Activity Location Assignment Comparison Using Geospatial Landuse and Building Data in MATSim : A Multi-modal Transport Case Study of Stockholm
Notice bibliographique
Résumé
Transport simulation models play a crucial role in transportation planning, design, and operations, allowing for the replication of various scenarios through the incorporation of real-world data and parameters. Recently, agent-based transport models have gained prominence for their ability to simulate intricate metropolitan transport systems. These models take into account the distinct characteristics, decision-making processes, and interactions of individual agents. Among the array of agent-based transport models, MATSim stands out as a potent and adaptable tool for modeling transportation systems. A critical aspect of MATSim’s input preparation involves assigning activity location points using land use raster data. However, the characteristics of land use raster data present limitations in certain urban case studies such as Stockholm. In response, some researchers have turned their attention to buildings shapefile data, a commonly used geospatial data format. This study aims to improve the activity location assignment model by developing an evaluation workflow of model uncertainty for different geospatial input data in MATSim and empirically analyzing their impacts on simulation outcomes. Despite acknowledging data availability and activity representation limitations, the study’s results demonstrate that utilizingbuildings shapefiles as input data yields more consistent outcomes with reduced uncertainty. This suggests the promising potential of buildings shapefiles as a favorable data source for transportation modeling and planning within the studied scenarios.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».