Microscopic agent-based modeling and simulation of cyclists on off-street paths
Notice bibliographique
Résumé
Inclusion of bicycle traffic in microsimulation tools is essential for evaluating bicycle-accessible infrastructure projects. However, the representation of bicycles in microsimulation models is still at an early stage of development. A better understanding of cyclist behaviour during various interactions is needed to enhance bicycle microsimulation models, which is a pre-requisite for accurate microscopic modeling of bicycle traffic operations. Due to the limited availability of detailed data, the inherent complexity of cyclist decision-making, and the substantial heterogeneity in cycling behaviour, modeling cyclist operation behaviour requires novel methods and techniques. This thesis aims first to characterize cyclist maneuvers in following and overtaking interactions using multivariate finite mixture model-based clustering. Second, an agent-based bicycle simulation method is proposed to model cyclists as intelligent agents making operational and tactical decisions based on their observations of the operating environment. Cyclist position data associated with time stamps are used to infer state and future decisions. The data are extracted from videos collected in Vancouver, BC, Canada using computer vision techniques. For segmenting behavioural states, observations of cyclists in following interactions are clustered into constrained and unconstrained states. Observations of overtaking cyclists are clustered into initiation, merging and post-overtaking states. Generative adversarial imitation learning (GAIL) is used to infer the uncertain intentions and preferences of cyclists from observational data. The model is validated by comparing multivariate distributions of variables such as speed, direction, and spacing of observed and simulated cyclist trajectories. The model performs well in comparison to two other cyclist simulation models from the literature. The proposed approach to miscrosimulation is a significant advancement in agent-based modeling methods, with continuous, non-linear, and stochastic representation of states, decisions, and actions. By modeling cyclist heterogeneity, the proposed approach can enhance applications in bicycle facility planning and design, safety modeling, and energy modeling with consideration of the full diversity of cyclists. Such an advancement is necessary for developing bicycle networks for all ages and abilities of riders.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».