Qualitative Failure and Error Accumulation of Quasi-Dynamic Equilibrium Induced by the “Travel Time Paradox”*
Notice bibliographique
Résumé
The Quasi-Dynamic Traffic Assignment (SDTAQ) model is a crucial tool for balancing the stability of Static Traffic Assignment (STA) with the accuracy of Dynamic Traffic Assignment (DTA). However, the cost calculation formula relied upon by its mainstream framework has been identified as having a “non-separability” defect, known as the “travel time paradox,” which theoretically undermines the uniqueness of the equilibrium solution. Although this paradox has been identified theoretically, its practical impacts have not yet been sufficiently quantified. To address this, this study designs a rigorous comparative experiment in the Sioux Falls network, constructing a time-varying congestion scenario spanning three periods (peak onset, congestion accumulation, and congestion dissipation) to systematically evaluate the performance differences between the “non-separable” formula (Formula A) and a corrected “separable” formula (Formula B) under Stochastic User Equilibrium (SUE) conditions. The results demonstrate that the “travel time paradox” is not merely a theoretical flaw but also leads to severe qualitative errors in practical application. During the congestion accumulation period (T2), Formula A exhibits significant failure when processing multibottleneck paths, calculating an unreasonable travel time of 35.28 hours for a critical alternative route (Path 2162) (compared to 18.92 hours from Formula B). This error further causes Formula A to incorrectly determine the assigned flow on this feasible path as zero. Furthermore, this error possesses characteristics of interperiod propagation and accumulation: the total network delay (VHD) is underestimated by 3.0 % during T2, and due to state dependency, this underestimation widens to 7.0 % in T3. This study is the first to quantitatively reveal the severe impact of the “travel time paradox” on SUE solutions, recommending the adoption of the corrected “separable” cost formula in future SDTAQ model research and application to ensure theoretical consistency and simulation accuracy.
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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 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».