Application of RP/SP Data to the Joint Estimation of Mode Choice Models: Lessons Learned from an Empirical Investigation into Cross-Regional Commuting Trips in the Greater Toronto and Hamilton Area
Notice bibliographique
Résumé
This study presents an investigation on the mode choice behaviour of cross-regional commuters in the Greater Toronto and Hamilton Area (GTHA). Cross-regional trips are defined as those crossing the boundaries of two or more municipal or regional jurisdictions, each served by a local transit operator. The GTHA has nine local transit and one regional transit systems with little or no coordination between them. The complexity of cross-regional trips stems from the multimodal nature of long distance travel across multiple regional/local municipalities. Using Revealed Preference (RP) and Stated Preference (SP) data of the Survey of Cross-Regional Intermodal Passenger Travel (SCRIPT), a set of econometric joint RP/SP mode choice models are developed. This paper presents a comparison between a conventional Multinomial Logit (MNL) mode choice model and two models that relax the independent and irrelevant alternative (IIA) assumption, namely Nested Logit (NL) and Parameterized Logit Captivity (PLC) models. The joint RP/SP models reveal meaningful insights into cross-regional commuters’ mode choice behaviour. The developed models now constitute the core of a policy analysis tool, called Interactive Model for Policy Analysis of Cross-Regional Travel (IMPACT), which predicts changes in aggregate modal shares in response to new policies.
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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 | 0,012 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».