論文の概要: Combining data from multiple sources for urban travel mode choice modelling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12137v1
- Date: Wed, 15 May 2024 16:41:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-22 09:07:34.041878
- Title: Combining data from multiple sources for urban travel mode choice modelling
- Title（参考訳）: 都市旅行モード選択モデルのための複数の情報源からのデータの組み合わせ
- Authors: Maciej Grzenda, Marcin Luckner, Jakub Zawieska, Przemysław Wrona,
- Abstract要約: 環境に優しいモードに重点を置いて、人々がいつ異なる旅行モードを使うかを予測する必要性が高まっている。
ますます多くのケースにおいて、機械学習手法は、応答性や進行性の特徴が与えられた走行モードの選択を予測するために使われる。
本稿では,データドキュメンテーションジャーニーと,トランスポートオプションを要約するために計算した特徴を組み合わせたデータ融合を行うソフトウェアプラットフォームのアーキテクチャを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8437187555622164
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Demand for sustainable mobility is particularly high in urban areas. Hence, there is a growing need to predict when people will decide to use different travel modes with an emphasis on environmentally friendly travel modes. As travel mode choice (TMC) is influenced by multiple factors, in a growing number of cases machine learning methods are used to predict travel mode choices given respondent and journey features. Typically, travel diaries are used to provide core relevant data. However, other features such as attributes of mode alternatives including, but not limited to travel times, and, in the case of public transport (PT), also walking distances have a major impact on whether a person decides to use a travel mode of interest. Hence, in this work, we propose an architecture of a software platform performing the data fusion combining data documenting journeys with the features calculated to summarise transport options available for these journeys, built environment and environmental factors such as weather conditions possibly influencing travel mode decisions. Furthermore, we propose various novel features, many of which we show to be among the most important for TMC prediction. We propose how stream processing engines and other Big Data systems can be used for their calculation. The data processed by the platform is used to develop machine learning models predicting travel mode choices. To validate the platform, we propose ablation studies investigating the importance of individual feature subsets calculated by it and their impact on the TMC models built with them. In our experiments, we combine survey data, GPS traces, weather and pollution time series, transport model data, and spatial data of the built environment. The growth in the accuracy of TMC models built with the additional features is up to 18.2% compared to the use of core survey data only.
- Abstract（参考訳）: 持続可能なモビリティの需要は特に都市部で高い。
そのため、環境に優しい旅行モードに重点を置き、いつ異なる旅行モードを使うかを予測する必要性が高まっている。
旅行モード選択(TMC)は、複数の要因に影響されるため、多くのケースにおいて、機械学習手法は、応答性や旅行の特徴が与えられた旅行モードの選択を予測するために使用される。
通常、旅行日記は中核的な関連データを提供するために使用される。
しかし、移動時間に制限されないモード代替の属性や、公共交通機関(PT)の場合の歩行距離といった他の特徴は、人が旅行モードを利用するかどうかに大きな影響を与える。
そこで本研究では,データドキュメンテーション・ジャーニーと,これらの旅行に利用可能な交通手段,構築環境,気象条件などの環境要因をまとめたデータ融合を行うソフトウェア・プラットフォームのアーキテクチャを提案する。
さらに,TMC予測において最も重要な特徴として,様々な特徴が提案されている。
本稿では,ストリーム処理エンジンや他のビッグデータシステムを用いた計算手法を提案する。
プラットフォームによって処理されたデータは、旅行モードの選択を予測する機械学習モデルの開発に使用される。
このプラットフォームを検証するために,各特徴部分集合の計算の重要性と,それらを用いたTMCモデルへの影響について,アブレーション研究を提案する。
実験では, 調査データ, GPSトレース, 気象・大気汚染時系列, 輸送モデルデータ, 建築環境の空間データを組み合わせた。
追加機能で構築されたTMCモデルの精度は、コアサーベイデータのみの使用と比較して最大18.2%向上している。
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