Improved Random Walk Method Verified in a Large-Scale Urban Network for the Sampling of Alternatives in Route Choice Modeling
Notice bibliographique
Résumé
The first stage in route choice modeling is the generation of the route choice sets, which directly affects the accuracy of model estimation. The random walk method proposed by Frejinger et al. for this purpose has the advantage of directly calculating the probabilities of paths chosen. However, its application has seldom been seen in a large-scale network of a real large city in the literature. To fill this gap, the performance of the random walk algorithm is examined on a real network in Shanghai, China. It is found that it cannot avoid loops and frequently produces overlong alternative paths. By locating the root cause, an improved random walk algorithm is proposed in this paper. The idea of the new algorithm is to change the value of the shape parameters. Instead of a fixed value in Frejinger et al.’s method, the shape parameter in this approach is dynamically changing, controlled by the allowable probability difference and generalized minimum cost. The algorithm is validated in a large-scale network using real travel survey data. The results of the empirical analysis suggest that the proposed random walk algorithm has a significant improvement with respect to the number and length of generated alternative paths compared to those from the original algorithm. This study's primary contribution is to significantly improve the adaptability of the random walk method in large-scale road networks, which is crucial for improving the accuracy of route choice models and understanding of route choice behaviors.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».