Travel Choice Behavior Model Based on Mental Accounting of Travel Time and Cost
Notice bibliographique
Résumé
This paper analyzes the utility calculation principle of travelers from the perspective of mental accounting and proposes a travel choice behavior model that considers travel time and cost (MA-TC model). Then, a questionnaire is designed to analyze the results of the travel choice under different decision-making scenarios. Model parameters are estimated using nonlinear regression, and the utility calculation principles are developed under different hypothetical scenarios. Then, new expressions for the utility function under deterministic and risky conditions are presented. For verification, the nonlinear correlation coefficient and hit rate are used to compare the proposed MA-TC model with the other two models: (1) the classical prospect theory with travel time and cost (PT-TC model) and (2) mental accounting based on the original hedonic editing criterion (MA-HE model). The results show that model parameters under deterministic and risky conditions are pretty different. In the deterministic case, travelers have similar sensitivity to the change in gain and loss of travel time and cost. The prediction accuracy of the MA-TC model is 3% lower than the PT-TC model and 6% higher than the MA-HE model. Under risky conditions, travelers are more sensitive to the change in loss than to the change in gain. Additionally, travelers tend to overestimate small probabilities and underestimate high probabilities when losing more than when gaining. The prediction accuracy of the MA-TC model is 2% higher than the PT-TC model and 6% higher than the MA-HE model.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».