Data Fusion Methods to Support Travel Demand Modelling in Emerging Contexts
Notice bibliographique
Résumé
In the face of growing incomprehensiveness of traditional data sources, lack of behavioural information of emerging sources, and changing data requirements of advanced models, the dissertation investigates the feasibility of fusing data from multiple sources to generate richer, more comprehensive, and more representative information to support disaggregate travel demand modelling. It presents an econometric data fusion framework that is based on four dimensions: purpose of fusion, characteristics of input data, feature of fusion methods, and nature of outputs. It proposes a conceptual framework to integrate econometric data fusion with activity-travel model to create a consistent simulation system. The thesis presents four empirical investigations that implement parts of the proposed conceptual framework. The first two studies demonstrate the feasibility of fusing traditional data with emerging data to infer the missing semantic information of the latter. The first exercise proposes an econometric fusion method to infer trip purposes from GPS trajectories of ride-hailing services in Toronto by combining with travel survey and land use data. The inferred trip purpose pattern extends our understanding about ride-hailing demand and helps account for trip underreporting in travel surveys. The second investigation infers origin and destination zones of transit trips from smart card data by fusing with survey data, land use information, and network characteristics. This helps generate up-to-date demand data necessary for public transport planning and operations. The dissertation also demonstrates the feasibility of fusing multiple survey data to capture travel attitudes and preferences. The third analysis focuses on enriching a “core” travel diary survey with attitudinal information from “satellite” surveys via implicit fusion to evaluate the impacts of COVID-19 on passenger travel demand. The results highlight the ability of the imputed variables to support the estimation of an advanced econometric model. The fourth investigation proposes a model-based method to fuse repeated cross-sectional travel survey data based on the theory of rational inattention to capture travel preference evolution and enhance the forecasting robustness of discrete choice models. Taken together, the components of this dissertation lay the framework for producing rich and accurate input data for evidence-based transportation planning in the emerging context.
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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 | 0,011 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».