Leveraging Cellular and Bluetooth Sensor Data for Enhanced Urban Travel Time Predictions
Notice bibliographique
Résumé
As urban areas continue to expand, the integration of smart city technologies and robust traffic control systems become essential in creating sustainable and safe living environments for all citizens. Efficient traffic management and advanced city planning are crucial for transforming urban centers into smart cities, ensuring smooth mobility and heightened safety for their residents. Many researchers have explored the domain of travel time prediction, with the majority focusing on trajectory tracking, often neglecting the broader perspective at the city level. While there are a few who shift their attention to city-wide travel time, they typically rely on individual GPS signals to learn and formulate predictions. Predicting at the city level presents a couple of challenges: firstly, the vast area to be covered, and secondly, ensuring accuracy in predictions while maintaining user privacy. Our research introduces two cutting-edge machine-learning models for city-level travel time prediction: the Network Insight Model and the Integrated Mobility Model. The former operates based on the count of unique cellular devices within a cell site to formulate its predictions. In contrast, the latter draws from both Bluetooth sensor data and network cellular count data to generate its estimates. The primary aim of these models is not just to offer precise insights into travel time patterns but also to ensure the flexibility of model deployment in varied situations. By integrating city-wide information, our models not only provide a detailed analysis of specific areas but also capture the broader context of the entire urban landscape. This approach further enables the models to identify and analyze correlations between various road intersections. Leveraging our innovative methods ensures that city travel becomes significantly convenient as the travel times are predicted accurately under varying circumstances. Our approach not only empowers city planners with essential data but also offers a comprehensive view of city dynamics. By identifying which road networks face higher traffic volumes, planners can design road development plans to reduce commute time, ultimately creating a city that is both comfortable and safe for its residents.
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».