An Integrated Approach for Modeling Regional, Multicommodity, and Multimodal Freight Transport Systems
Notice bibliographique
Résumé
A literature review indicates that freight demand models (FDMs) covering a large region and multiple categories of commodities and transport modes based on an integrated modeling approach are rare. Compared with traditional models, such models have a much higher utility in decision‐making support for long‐term planning of regional transport and other related systems, such as economy, land use, and environment. With this, this paper focuses on outlining a methodology for the design and development of such a model based on an integrated modeling framework—PECAS and big data—and then proves its utility by carrying out a case study for a large region in China—the Yangtze River Economic Belt (YREB). The design of such a model starts from a statistical analysis regarding the major types of freight transported over the multimodal transport network of the studied region. Then this, in turn, determines how activities and land uses are classified, synthesized, and represented within the model. The four PECAS modules (such as economic and demographic [ED], activity allocation [AA], space development [SD], and transport [TR]) are then designed, developed, and refined with innovative modeling approaches, such as multiple forecasting techniques, population/employment synthesis at multiple geographies, land use synthesis to address data issues, and estimation of modeling parameters with big data. Study results show that the proposed method is powerful for representing and modeling the impact of several endogenous variables, such as the economy and land use, on freight demand of different transport modes with a high societal, spatial, and temporal resolution. In addition, the estimation errors for the mode shares of the multimodal transport system are found to be less than 10%. The goodness‐of‐fit ( R 2 ) values across each of the three modes of transport network (including highway, railway, and waterway) at the base year are found to be above 0.85. The proposed modeling methods can provide valuable insights into analyzing the complex relationship between several regional elements, including socioeconomic development (by sector), land use regulations and transport supplies (by mode), and multimodal freight demand. An empirical model developed with such a methodology is found to better support planners, engineers, and decision‐makers in understanding the complicated relationships among the above regional systems and effectively addressing relevant policy questions.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».