Is it Necessary to Relax the IID Assumptions in the Logsum-Based Accessibility Analysis?
Notice bibliographique
Résumé
Accessibility is an important link between transportation and land use. As a typical measure of accessibility, logsum or a utility-based measure has been widely used in project appraisal, urban transit accessibility evaluation, destination choice, and network vulnerability analysis. Since the logsum term is the log of the denominator of the choice probability expression, it inherits the independently and identically distributed (IID) assumptions of the classical multinomial logit (MNL) route choice model. This paper aims to explore whether the IID assumptions have a significant effect on the logsum-based accessibility analysis, given that accessibility analysis focuses at the origin-destination (O-D) level and zonal level (aggregate analysis) rather than at the route level (disaggregate analysis). We derive two new logsum terms for two representative extended logit stochastic user equilibrium (SUE) models, that is, the C-logit model for relaxing the independence assumption and the MNL model with scaling effect (MNLs) for relaxing the identically distributed assumption. The case analysis of a real network in Winnipeg, Canada shows that: (1) there does exist a difference in accessibility evaluation among the three logsum terms using the three route choice models; (2) relaxing the identically distributed assumption is more important than the independence assumption since the difference in accessibility evaluation between MNLs-logsum and MNL-logsum is larger than that between C-logit-logsum and MNL-logsum; (3) the difference in accessibility evaluation at the zonal level is smaller than that at the O-D level; and (4) the difference increases with the dispersion parameter.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,026 | 0,124 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».