論文の概要: An Activity-Based Model of Transport Demand for Greater Melbourne

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.10061v1
• Date: Fri, 19 Nov 2021 06:20:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-11-23 00:18:56.363132
• Title: An Activity-Based Model of Transport Demand for Greater Melbourne
• Title（参考訳）: 大規模メルボルンの輸送需要に関する活動モデル
• Authors: Alan Both, Dhirendra Singh, Afshin Jafari, Billie Giles-Corti, Lucy Gunn
• Abstract要約: 本稿では,メルボルン大都市圏の人工個体群作成のためのアルゴリズムを提案する。 我々の手法は完全にオープンで複製可能であり、人工的なエージェントの集団を生成するために、公開データしか必要としない。 その結果, 合成個体群は, 距離分布, モード選択, 目的地選択の点で, 様々な個体群に対して正確であることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.322951008721555
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: In this paper, we present an algorithm for creating a synthetic population for the Greater Melbourne area using a combination of machine learning, probabilistic, and gravity-based approaches. We combine these techniques in a hybrid model with three primary innovations: 1. when assigning activity patterns, we generate individual activity chains for every agent, tailored to their cohort; 2. when selecting destinations, we aim to strike a balance between the distance-decay of trip lengths and the activity-based attraction of destination locations; and 3. we take into account the number of trips remaining for an agent so as to ensure they do not select a destination that would be unreasonable to return home from. Our method is completely open and replicable, requiring only publicly available data to generate a synthetic population of agents compatible with commonly used agent-based modeling software such as MATSim. The synthetic population was found to be accurate in terms of distance distribution, mode choice, and destination choice for a variety of population sizes.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,機械学習,確率的,重力に基づくアプローチを組み合わせて,メルボルン大都市圏の合成人口を作成するアルゴリズムを提案する。 これらのテクニックを3つの主要なイノベーションとハイブリッドモデルで組み合わせます。 1 活動パターンを割り当てたときは、各エージェントに対して、コホートに合わせて個別の活動連鎖を生成する。 2 目的地を選択する際、旅行距離のずれと目的地の行動に基づくアトラクションとのバランスをとることを目的とする。 3 我々は、帰国が無理な目的地を選ばないように、エージェントが残す旅行の回数を考慮している。 提案手法は完全にオープンで複製可能であり,MATSimなどの一般的なエージェントベースモデリングソフトウェアと互換性のあるエージェントの合成集団を生成するために,公開データのみを必要とする。 合成個体群は, 距離分布, モード選択, 目的地選択の点で, 様々な個体群に対して正確であることがわかった。

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