Advanced traffic management systems information infrastructure: the ITS Centre and Testbed (ICAT) platform
Notice bibliographique
Résumé
The ITS Centre and Testbed at the University of Toronto enables the research and development of the advanced computer algorithms required to improve the efficiency of traffic networks. The ITS Centre receives live traffic data and video from the Ontario Ministry of Transportation (MTO) and from the City of Toronto via fibre-optic connections. The ITS Centre and Testbed (ICAT) platform was created to furnish an elaborate information infrastructure for Advanced Traffic Management Systems (ATMS). The ICAT platform is designed to handle data from many jurisdictions. It has been tested with data from MTO, the City of Toronto, Minnesota and the Netherlands. The ICAT software architecture facilitates future expansions in new analysis tools. In addition to providing many basic data visualization capabilities, the ICAT also facilitates traffic data driven research and development that is both repeatable and transferable. In this thesis, we apply the ICAT framework and develop three substantial research tools. Detailed methodologies, results and analysis are provided. The first tool provides a new look at traffic data using concepts from information theory. It provides insights about the randomness of traffic flow variables, as well as the dependency between the variables. The second tool is a dynamic probabilistic traffic flow model (PTFM). The model has an efficient calibration procedure and it provides soft predictions---i.e., the uncertainty of the predictions can be determined. It is shown that the PTFM performs well compared to other current models. The third tool is the first to quantify the impact of CMS messages on traffic flow diversion. It also quantifies the temporal span beyond which the impact on diversion diminishes, in both the short and long term. In addition to being contributions on their own, the above research tools show the versatility of the ICAT platform and the benefits of research that is both repeatable and transferable. This thesis also documents three research works that were led by others but involved the author in a significant way. They demonstrate how the ICAT platform enables a broad spectrum of research topics.
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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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,005 |
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 ».