Data-driven recalibration methodology for spatially transferring the vehicle ownership module of an agent-based integrated urban model
Notice bibliographique
Résumé
STELARS is a large-scale Integrated Urban Model that simulates land use, vehicle ownership, and transportation decisions within an agent-based framework. Vehicle ownership in STELARS is conceptualized as a two-stage process involving vehicle transaction and type choice, represented by six interrelated micro-models. Traditional model updating approaches in enhancing transferability have largely focused on recalibrating a single model at a time and have not been designed to handle large, interdependent systems composed of multiple micro-models. This limitation hinders the spatial transferability of such complex frameworks when applied to new geographic regions with different socioeconomic and behavioural characteristics. To address this challenge, this study proposes a data-driven recalibration framework that enables updating of all micro-models within the vehicle ownership module, thereby enhancing spatial transferability while preserving structural consistency. The proposed framework employs a Steady-State Elitist Genetic Algorithm assisted by a Random Forest surrogate model to determine recalibrated parameter sets. For the recalibration, initial parameter sets were generated using Latin Hypercube Sampling within ±100 percent of original calibrated values, and Mean Absolute Error was used as the objective function to minimize. The recalibration was conducted to transfer the vehicle ownership module from the Okanagan Region to the Greater Vancouver Area, British Columbia, utilizing aggregate data sources. The proposed strategy yielded promising results: the simulated household vehicle ownership distribution in the Greater Vancouver Area matched the observed values within a 4 percent discrepancy range. Additionally, 62 percent of the parameters in the vehicle type models after recalibration remained within the ±75 percent range of their original estimates, indicating that most behavioural patterns observed in the Okanagan model were largely retained in the transferred context. Where deviations did occur, they reflected behavioural and contextual differences between the regions. This stability across regions demonstrates the robustness of the original model specification and suggests that while regional differences exist, the overall behavioural structure of vehicle ownership decisions remains transferable. Overall, the proposed framework provides a scalable, resource-efficient, and data-driven approach for transferring complex urban models to data-scarce contexts, thereby broadening their applicability for policy and planning analyses.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».