Advanced Activity-Based Models in Context of Planning Decisions
Notice bibliographique
Résumé
Travel demand modeling today is undergoing a transition from the conventional four-step models to a new generation of advanced activity-based models. The new generation of travel models is characterized by such distinctive features as the use of tours instead of trips as the base unit of travel, the generation of travel in the framework of daily activity agendas of individuals, and the use of fully disaggregate microsimulation techniques instead of the aggregate zonal calculations. Although the theoretical advantages of activity-based models—in particular, behavioral realism and consistency across all travel dimensions—are well known, the practical advantages in the context of planning decisions have rarely been discussed and documented. Experiences to date are summarized for application of activity-based models for various planning purposes in metropolitan regions of New York City; Columbus, Ohio; Atlanta, Georgia; San Francisco, California; and Montreal, Canada. The focus is on the practical planning questions and policies that were analyzed with these models and their relative strengths and advanced features compared with the four-step models. The planning questions and policies include congestion pricing schemes, high-occupancy-vehicle facilities, parking policy, testing impacts of demographic scenarios, and so on. It is shown that activity-based models are capable of treating these planning and policy issues at the level at which four-step models become inadequate.
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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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».