Modeling Trip Generation with Data from Single and Two Independent Cross-Sectional Travel Surveys
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates the possibility of developing trip generation models using data collected at two or more points in time in independent cross-sectional travel surveys conducted in the same urban area. Alternative methods for formulating a forecasting model based on the availability of cross-sectional data from two time periods are presented. Models are then estimated on the study data and the models assessed in terms of their ability to replicate the number of trips made at the disaggregate household level, and at the aggregate traffic zone level in the two model-estimation datasets, respectively. The performance of these jointly estimated models is compared to the predictive performance of a conventional single cross-section trip generation model estimated on each period’s data only. The formulated models are then applied to forecast trips at the disaggregate household level, and at the aggregate traffic zone level on a third independent cross-sectional dataset collected in the same urban area but at a different point in time. Again, forecast performance of the formulated jointly estimated models is compared to forecast performance of the conventional model estimated on this third independent dataset. The results show that well specified joint models estimated on data from two time periods yield superior disaggregate and aggregate forecasts to those obtained from conventional forecasting models, which are estimated with data from a single cross-sectional survey.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».