論文の概要: A variational autoencoder approach for choice set generation and implicit perception of alternatives in choice modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.13319v1
• Date: Sat, 19 Jun 2021 00:52:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-04 19:42:23.481440
• Title: A variational autoencoder approach for choice set generation and implicit perception of alternatives in choice modeling
• Title（参考訳）: 選択集合生成のための変分オートエンコーダアプローチと選択モデルにおける選択肢の暗黙認識
• Authors: Rui Yao, Shlomo Bekhor
• Abstract要約: 本稿では,他の選択肢の暗黙的アベイラビリティ/パーセプション(IAP)を用いた一般化された極値(GEV)モデルを導出する。 IAPを用いたクロスネストロジット(CNL)モデルは、IAP-GEVモデルの一例として導出される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.032454476104006
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper derives the generalized extreme value (GEV) model with implicit availability/perception (IAP) of alternatives and proposes a variational autoencoder (VAE) approach for choice set generation and implicit perception of alternatives. Specifically, the cross-nested logit (CNL) model with IAP is derived as an example of IAP-GEV models. The VAE approach is adapted to model the choice set generation process, in which the likelihood of perceiving chosen alternatives in the choice set is maximized. The VAE approach for route choice set generation is exemplified using a real dataset. IAP- CNL model estimated has the best performance in terms of goodness-of-fit and prediction performance, compared to multinomial logit models and conventional choice set generation methods.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,選択肢の暗黙的アベイラビリティ/パーセプション(IAP)を備えた一般化された極値(GEV)モデルを導出し,選択肢の選択セット生成と暗黙的認識のための変分オートエンコーダ(VAE)アプローチを提案する。 特に、IAPを用いたクロスネストロジット(CNL)モデルは、IAP-GEVモデルの例として導出される。 vaeアプローチは、選択集合において選択された選択肢を知覚する可能性を最大化する選択集合生成過程をモデル化するために適応される。 経路選択セット生成のためのVAEアプローチを実データを用いて例示する。 IAP-CNLモデルの推定値は,多項ロジットモデルや従来の選択集合生成法と比較して,適合性および予測性能の点で最高の性能を有する。

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