論文の概要: Dynamic Urban Planning: an Agent-Based Model Coupling Mobility Mode and
Housing Choice. Use case Kendall Square
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.14572v1
- Date: Mon, 28 Jun 2021 10:54:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-24 22:18:41.142138
- Title: Dynamic Urban Planning: an Agent-Based Model Coupling Mobility Mode and
Housing Choice. Use case Kendall Square
- Title（参考訳）: 動的都市計画:エージェントベースのモデル結合モビリティモードと住宅選択。
ユースケース kendall square
- Authors: Mireia Yurrita, Arnaud Grignard, Luis Alonso, Yan Zhang, Cristian
Jara-Figueroa, Markus Elkatsha and Kent Larson
- Abstract要約: 本稿では,住民の行動パターンを特徴付けるエージェントモデルを提案する。
この意思決定プロセスに影響を与える基準の現実的な識別と表現は、潜在的住宅インセンティブの影響を理解し評価するのに役立ちます。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.620109882646823
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: As cities become increasingly populated, urban planning plays a key role in
ensuring the equitable and inclusive development of metropolitan areas. MIT
City Science group created a data-driven tangible platform, CityScope, to help
different stakeholders, such as government representatives, urban planners,
developers, and citizens, collaboratively shape the urban scenario through the
real-time impact analysis of different urban interventions. This paper presents
an agent-based model that characterizes citizens' behavioural patterns with
respect to housing and mobility choice that will constitute the first step in
the development of a dynamic incentive system for an open interactive
governance process. The realistic identification and representation of the
criteria that affect this decision-making process will help understand and
evaluate the impacts of potential housing incentives that aim to promote urban
characteristics such as equality, diversity, walkability, and efficiency. The
calibration and validation of the model have been performed in a well-known
geographic area for the Group: Kendall Square in Cambridge, MA.
- Abstract（参考訳）: 都市が人口が増えていくにつれて、都市計画は首都圏の公平かつ包括的発展を保証する重要な役割を担っている。
mit city science groupは、政府代表者、都市計画家、開発者、市民など、さまざまな利害関係者が、さまざまな都市介入のリアルタイムな影響分析を通じて、都市シナリオを共同形成することを支援する、データ駆動有形プラットフォームであるcityscopeを開発した。
本稿では,オープン・インタラクティブ・ガバナンス・プロセスのための動的インセンティブ・システム構築の第一歩となる住宅・移動選択に関して,市民の行動パターンを特徴付けるエージェント・ベース・モデルを提案する。
この意思決定プロセスに影響を与える基準の現実的な識別と表現は、平等、多様性、歩行可能性、効率といった都市特性を促進することを目的とした潜在的住宅インセンティブの影響を理解し評価するのに役立つ。
モデルの校正と検証は、マサチューセッツ州ケンブリッジのKendall Squareというグループでよく知られた地域で行われた。
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