論文の概要: An Activity-Based Model of Transport Demand for Greater Melbourne
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.10061v2
- Date: Wed, 09 Apr 2025 22:34:16 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-11 12:21:27.823860
- 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: メルボルン大都市圏における活動モデルを提案する。
階層的クラスタリング、確率的、重力に基づくアプローチを組み合わせています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: In this paper, we present an activity-based model for the Greater Melbourne area, using a combination of hierarchical clustering, probabilistic, and gravity-based approaches. The model outlines steps for generating a synthetic population-a list of agents with their demographic attributes-and for assigning activity patterns, schedules, as well as activity locations and modes of travel for each trip. In our model, individuals are assigned activity chains based on the probabilities of their respective demographic clusters, as informed by observed data. Tours and trips then emanate from these assigned activities. This is innovative compared to the common practice of creating trips or tours first and attaching activities thereafter. Furthermore, when selecting activity locations, our model incorporates both the distance-decay of trip lengths and the activity-based attraction of destination sites. This results in areas with higher attractiveness for various activities showing a greater likelihood of being selected. Additionally, when assigning the location for the next activity, we take into account the number of activities an agent has remaining to ensure they do not opt for a location that would be impractical for a return trip home. Our methodology is open and replicable, requiring only publicly available data and is designed to produce outcomes compatible with commonly used agent-based modeling software such as MATSim. Each sub-model is calibrated to match observed data in terms of activity types, start and end times, and durations.
- Abstract（参考訳）: 本稿では, 階層クラスタリング, 確率的, 重力的アプローチを組み合わせた, 大メルボルン地域の活動ベースモデルを提案する。
このモデルでは、人口統計特性を持つエージェントのリストと、活動パターン、スケジュール、そして各旅行の行動場所や移動のモードを割り当てる手順を概説している。
本モデルでは,各個体群の確率に基づいて,各個体の行動連鎖を割り振る。
ツアーや旅行は、これらの割り当てられた活動から始まります。
これは、旅行やツアーを最初に作成し、その後に活動をアタッチするという一般的な慣習に比べれば革新的である。
さらに,活動場所を選択する際には,旅行距離と目的地の行動に基づくアトラクションの両方が組み込まれている。
その結果,様々な活動に対する魅力の高い地域が選択される可能性が高かった。
さらに、次の活動の場所を割り当てる際、エージェントが残っていた活動の回数を考慮して、帰路の帰路に非現実的な場所を選択しないようにします。
提案手法はオープンかつ複製可能であり,MATSimなどの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結果が得られるように設計されている。
各サブモデルは、アクティビティタイプ、開始時間、終了時間、および持続時間の観点から、観測されたデータに適合するように調整される。
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