Comparison between Physical Parameters and Sensory Parameters Regarding Travel Behavior Based on Sensitivity Analysis
Notice bibliographique
Résumé
An effective way to optimize decision-making regarding the transport mode choice in the transportation system is improving or changing the travel cost, the travel time, or some other travel characteristics by using sensitivity analysis. This method encourages travelers to switch from private transportation to public transport, thus reducing pollution and emission. Furthermore, by searching for the most sensitive factors in travel behavior, the sensitivity analysis might highlight the directions of the improvement. However, according to previous studies, travelers will transfer from one transport mode to another only if the utility of the new choice is higher than the original transport mode. In the current paper, sensitivity analysis is applied to provide a comparison between the impacts of the physical and sensory parameters on the travel behavior and transport mode choice based on a utility function. The multinomial logit (MNL) model is used to estimate and perform the sensitivity analysis of the main variables. The sensitivity analysis demonstrates the degree of the travelers’ sensitivity to changes in the travel characteristics including both physical and sensory parameters. The models are calibrated with the NLOGIT software and validated through statistical indicators; thus, the essential factors influencing the choices are obtained. The input variables selected for the models are based on the data collected in Budapest, Hungary. The sensitivity analysis is determined by the outputs of the variables based on the changes of the input variables. As the results show, the travelers have more sensitivity to the changes in the physical parameters. Furthermore, the outcomes indicate that the travel cost is an essential variable, which greatly affects the decisions related to the transport mode choice. From the sensory parameters, the comfort factor has more influence than other factors. The results of the analysis present that the travelers’ sensitivity to changes in the travel utilities of the travel characteristics impacts the decisions regarding the mode choice behavior significantly.
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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 | 0,010 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».