Notice bibliographique
Résumé
This paper will discuss how the Washington State Department of Transportation (WSDOT) conducted a congestion relief analysis for the State’s three major urban areas: Central Puget Sound, Spokane and Vancouver during the 2003-2004 timeframe. Phase 1 of the analysis examined a variety of congestion relief scenarios ranging from highway, transit, and roadway value pricing strategies. This phase concluded that value pricing is a very effective strategy in reducing congestion and that a strategic combination of transportation supply and demand management, particularly value pricing should be given greater attention in the future. In 2005, a Phase 2 study was initiated to further examine how pricing, in the form of a network of high occupancy toll (HOT) lane facilities, could affect travel patterns and congestion within the Puget Sound region. Three HOT lane scenarios were tested using the Puget Sound Regional Council’s travel demand forecasting model. The first scenario considered converting all of the region’s 200+ miles of existing and planned high occupancy vehicle (HOV) lanes and reversible express facilities into HOT lanes. The second scenario examined the effects of adding a lane to most of the freeways to create a two-lane HOT system. The third scenario blended the high performing HOT lane elements of Scenarios 1 and 2, together with full pricing of I-5 and the cross-lake bridges. A final scenario priced all roadway lanes within the region. Through modeling analysis, it was found that the HOT scenarios produced favorable reductions in delay and travel time, and increases in person throughput, in comparison to the existing HOV-only policy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».