論文の概要: Exploring Non-Linear Effects of Built Environment on Travel Using an Integrated Machine Learning and Inferential Modeling Approach: A Three-Wave Repeated Cross-Sectional Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.03582v1
• Date: Tue, 19 Nov 2024 04:23:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-08 09:16:08.590732
• Title: Exploring Non-Linear Effects of Built Environment on Travel Using an Integrated Machine Learning and Inferential Modeling Approach: A Three-Wave Repeated Cross-Sectional Study
• Title（参考訳）: 統合型機械学習と推論モデルを用いた旅行における建築環境の非線形効果の探索:三波繰り返し断続的研究
• Authors: Niaz Mahmud Zafri, Ming Zhang,
• Abstract要約: 本研究では,20年間のテキサス州オースティンにおける建設環境と旅行の動的関係について検討した。 機械学習と推論モデリングを統合して、旅行における非線形関係と構築環境特性のしきい値効果を明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.057269986952052
• License:
• Abstract: This study investigates the dynamic relationship between the built environment and travel in Austin, Texas, over a 20-year period. Using three waves of household travel surveys from 1997, 2006, and 2017, the research employs a repeated cross-sectional approach to address the limitations of traditional longitudinal and cross-sectional studies. Methodologically, it integrates machine learning and inferential modeling to uncover non-linear relationships and threshold effects of built environment characteristics on travel. Findings reveal that the built environment serves as a sustainable tool for managing travel in the long term, contributing 50% or more to the total feature importance in predicting individual travel-surpassing the combined effects of personal and household characteristics. Increased transit accessibility, local and regional destination accessibility, population and employment density, and diversity significantly reduce travel, particularly within their identified thresholds, though the magnitude of their influence varies across time periods. These findings highlight the potential of smart growth policies-such as expanding transit accessibility, promoting high-density and mixed-use development, and discouraging single-use development and peripheral sprawl-as effective strategies to reduce car dependency and manage travel demand.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,20年間のテキサス州オースチンにおける建築環境と旅行の動的関係について検討した。 1997年、2006年、2017年の3つの家庭旅行調査を用いて、伝統的な縦断研究と横断研究の限界に対処するために、横断的なアプローチを繰り返す。 方法論的には、機械学習と推論モデリングを統合して、旅行における非線形関係と構築環境特性のしきい値効果を明らかにする。 調査の結果, 建設環境は長期にわたる旅行管理の持続可能なツールとして機能し, 個人的・家庭的特徴の複合的な影響を克服する上で, 全特徴量の重要性に50%以上寄与していることが明らかとなった。 交通のアクセシビリティ、地域や地域へのアクセシビリティ、人口密度、雇用密度、多様性の増大は、特に特定閾値内での旅行を著しく減少させるが、その影響の大きさは期間によって異なる。 これらの知見は、交通アクセス性の拡大、高密度・多用途開発の促進、自動車依存の低減と旅行需要管理のための単一用途開発と周辺スプロールを効果的に行う戦略の回避など、スマートな成長政策の可能性を強調している。

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