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Enregistrement W625426764

Cellular Automaton Simulation of Vehicle Dynamics in Park-and-Ride Facilities

2007· article· en· W625426764 sur OpenAlexaboutno aff
Langston Lai, Amer Shalaby

Notice bibliographique

RevueTransportation Research Board 86th Annual MeetingTransportation Research Board · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic control and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPark and ridePedestrianCellular automatonTransport engineeringMetropolitan areaComputer scienceVariety (cybernetics)Simulation modelingTraffic congestionSimulationOperations researchEngineeringPublic transport
DOInon disponible

Résumé

Many metropolitan areas offer park-and-ride facilities to help increase transit ridership and reduce congestion. However, studies of vehicle movements within such facilities are few. A thorough understanding of the vehicle dynamics will benefit both transportation planners in forecasting demand for park-and-ride and facility designers in making objective evaluation of alternative layouts. This paper presents a microscopic park-and-ride simulation model using the Cellular Automata approach. Review of parking lot simulation models in the past are performed, and their limitations are identified and addressed in the paper. Different techniques of CA applications in traffic and pedestrian modeling are analyzed and applied in the model. The park-and-ride model is a discrete time and space model composed of five fundamental components that operate in each time step. These components together simulate a variety of driver actions such as surveying of environment, making parking choice decisions, steering and controlling of vehicles. With Kipling Station South lot in Toronto as the testing site, the AM Peak period traffic is simulated. Using vehicle arrival rate and gate processing time as model input, the model is able to generate a realistic simulation of vehicle dynamics within the facility. The parking occupation trend is comparable with the observed trend. The use of simulation in comparing two different parking lot designs is also performed to illustrate one of the many uses of the model.

Conservé avec la notice de tri, où il sert de preuve aux étiquettes ci-dessus.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Le tri à trois modèles

les 5 600 travaux triés →

Les trois modèles l'ont jugé hors champ.

strate : about_only · poids de sondage : 3321.24 (l'échantillon est stratifié ; tout taux calculé sans le poids est faux)
Claude Opus 4.8OUT
genre : empirical
porte sur le Canada: non
confiance: high

Cellular-automaton simulation of vehicle dynamics in park-and-ride lots; a transportation-engineering question.

GPT-5.6 (high)OUT
genre : empirical
porte sur le Canada: non
confiance: high

This models vehicle movement in park-and-ride facilities, not research practice.

Grok 4.5OUT
genre : empirical
porte sur le Canada: non
confiance: high

Transportation simulation of park-and-ride vehicle dynamics; traffic engineering, not research.

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,289 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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