Estimation of a Weekend Mode Choice Model for Calgary
Notice bibliographique
Résumé
The mode choice model presented here is part of a larger tour-based, activity-based modeling system. Tour groups are formed, and in some cases (for tours with a clear primary purpose, such as work tours) a primary destination is chosen. A tour mode logit choice model then selects an overall mode for the tour from three options ? Auto, Bicycle and Other (including transit, walk and being a passenger in another vehicle). The tour choice model is based on group size and composition, availability of a car to the group, and tour purpose. For tours with a primary destination, the travel disutility to this destination, and the accessibility at this destination are also considered. For tours without a clear primary destination (such as shopping tours), the accessibility at the home location is used. Once a tour mode is chosen, individual stop locations are selected and a logit choice model selects a mode for each trip on the tour. Tours made by Auto or Bicycle are restricted to the chosen mode, and no further model is needed. For tours made by the Other mode, each trip presents a choice between Walk, Transit and Passenger. The trip mode choice model uses group size and composition, auto availability, and tour purpose as well as specific travel costs of the three modes. This paper presents full estimation results for these models, including a discussion of the implications of the estimation results, permitting new insights into weekend travel behavior.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».