Effective, Comfortable, and Sustainable Railway Systems: \nDecision Models for Optimal Asset Management and Scenarios \nAnalysis
Notice bibliographique
Résumé
Millions of passengers worldwide rely on a fast, competitive, and reliable transit system for daily transportation. The American infrastructure report card 2017 assigned a level “D-” to the USA’s transit sector that means “poor” condition. The Canadian report card in 2016 assigned a grade of “Fair” to fixed assets (e.g. stations and tunnels) of the transport system; this indicates that such assets “require attention”. Meanwhile, 25% of such fixed assets were ranked in poor and very poor condition. In periods of 2016 – 2018, the Société de Transport de Montréal (STM) has invested the amount of C$2.2 billion, or 78% of its total capital expenditure for metro system maintenance and upgrading. Extensive deterioration of already aged metro systems in North America complicates managing the network while coping with the increased demand and the corresponding need to plan for capital upgrades with a restricted annual budget. Effective planning to rehabilitate existing assets and expand new ones while respecting constraints is key to the success of transit-oriented strategies. However, without a comprehensive multi-criteria decision-making procedure, it is impossible to achieve the optimal actions at the right time within the given budget. The main objective of this research is to develop a comprehensive model for managing urban railways, such as the metro, that supports strategic decisions to maintain the highest level of convenience, safety, comfort and reliability in the metropolitan area. To overcome the gaps found in the literature, these proposed steps should be used: \nStep I: Developing an understanding of convenience with special concentration on the level of service from the passenger’s perspective. The idea is to model, quantitatively and practically, aspects relevant to the user convenience for transit vehicle’s comfort. Step II: Development of a decision-making model to mimic the operation of the transit systems capturing indirect impacts such as human development and sustainability. Step III: Development of an optimization model to analyze investment scenarios for the upgrade and expansion of the railway network, while up-keeping the existing operation at acceptable levels of service, guiding policies, and respecting budget limitation. This includes the relationships between the transit system and human development issues, addressing fighting poverty; supporting accessibility to health, education and job centers; and encouraging the modal shift away from the automobiles. \nThe proposed models could also be used by public transit systems such as Tramway, Bus Rapid Transit (BRT), Light Rail Transit (LRT), traditional buses and metro to guide planning for their maintenance, upgrade and expansion to achieve higher levels of convenience and reliability encouraging transit ridership.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».