Neighbour Links Travel Time Estimation Using Probe Vehicles and Buses Data
Notice bibliographique
Résumé
The importance of delivering real-time traffic information to travelers is undeniable. One cost efficient approach for real-time travel time data collection is using Vehicles As Probes (VAP) “moving sensors”. Probe vehicles are usually regarded as passive vehicles as they do not exist on the network for data collection. Travel time estimation using probe vehicles data is usually limited to their travel routes. In this research, a framework is presented for travel time estimation on a road network using sparse travel time data. The purpose is to estimate travel times on links not covered with sensors by using their travel time relationships with neighbor links. A case study is applied to the road network of downtown Vancouver using a VISSIM micro-simulation model. Three different market penetration levels of probe vehicles were tested: 1%, 3%, and 5%. The estimation accuracy was assessed by the Mean Absolute Percentage Error (MAPE), the value of which, ranged between 12.7% and 16.2% for the three tested market penetration levels. The potential of fusing buses travel time data and passenger probes data to estimate travel times of neighbor links was investigated.The paper shows that using transit data for neighbor links travel time estimation can improve the accuracy of estimation at low market penetration levels. The significance of transit data diminishes with the increase of passenger probes market penetration level.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».