論文の概要: Advancing Transportation Mode Share Analysis with Built Environment: Deep Hybrid Models with Urban Road Network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14079v1
- Date: Thu, 23 May 2024 00:59:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-24 19:34:41.480148
- Title: Advancing Transportation Mode Share Analysis with Built Environment: Deep Hybrid Models with Urban Road Network
- Title（参考訳）: 環境構築による交通モード共有分析の促進:都市道路網を用いたディープハイブリッドモデル
- Authors: Dingyi Zhuang, Qingyi Wang, Yunhan Zheng, Xiaotong Guo, Shenhao Wang, Haris N Koutsopoulos, Jinhua Zhao,
- Abstract要約: 本研究では,移動モード共有分析のための入力として,道路ネットワークと社会デマログラフィー機能を直接結合したディープハイブリッドモデル(DHM)を提案する。
シカゴにおけるモード共有予測の実験において、DHMは社会デマトグラフィー構造に価値ある空間的洞察を与えることができることを示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.349403667141559
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Transportation mode share analysis is important to various real-world transportation tasks as it helps researchers understand the travel behaviors and choices of passengers. A typical example is the prediction of communities' travel mode share by accounting for their sociodemographics like age, income, etc., and travel modes' attributes (e.g. travel cost and time). However, there exist only limited efforts in integrating the structure of the urban built environment, e.g., road networks, into the mode share models to capture the impacts of the built environment. This task usually requires manual feature engineering or prior knowledge of the urban design features. In this study, we propose deep hybrid models (DHM), which directly combine road networks and sociodemographic features as inputs for travel mode share analysis. Using graph embedding (GE) techniques, we enhance travel demand models with a more powerful representation of urban structures. In experiments of mode share prediction in Chicago, results demonstrate that DHM can provide valuable spatial insights into the sociodemographic structure, improving the performance of travel demand models in estimating different mode shares at the city level. Specifically, DHM improves the results by more than 20\% while retaining the interpretation power of the choice models, demonstrating its superiority in interpretability, prediction accuracy, and geographical insights.
- Abstract（参考訳）: 移動モードの共有分析は、研究者が乗客の移動行動や選択を理解するのに役立つため、様々な現実の輸送作業において重要である。
典型的な例として、社会デマグラフィー(年齢、収入など)や旅行モードの属性(旅行コストや時間など)を考慮することで、コミュニティの旅行モードの共有を予測することが挙げられる。
しかし,都市構築環境の構造,例えば道路ネットワークをモード共有モデルに統合して,建設環境への影響を把握しようとする試みは限られている。
この作業は通常、手動の特徴工学または都市デザインの特徴に関する事前知識を必要とする。
本研究では,移動モード共有分析のための入力として,道路ネットワークと社会デマログラフを直接結合したディープハイブリッドモデル(DHM)を提案する。
グラフ埋め込み(GE)技術を用いて、都市構造のより強力な表現による旅行需要モデルを強化する。
シカゴにおけるモード共有予測実験において、DHMは、都市レベルで異なるモード共有を推定する際に、旅行需要モデルの性能を向上させることにより、社会デミノグラフィー構造に対する価値ある空間的洞察を提供することができることを示した。
具体的には、DHMは、選択モデルの解釈能力を維持しつつ、その解釈可能性、予測精度、地理的洞察の優位性を実証しながら、結果を20%以上改善する。
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