Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "model logitowy" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
Model wyboru środka transportu w dojazdach do i z pracy w Warszawie
Transport mode-choice model in commuting to and from the work in Warsaw
Autorzy:
Kucharski, R.
Kulpa, T.
Szarata, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/192797.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Komunikacji Rzeczpospolitej Polskiej
Tematy:
model wyboru dyskretnego
podział zadań przewozowych
BIOGEME
model logitowy
discrete-choice model
modal split
logit model
Opis:
Artykuł przedstawia model wyboru środka transportu przez podróżnych. Zaproponowano model wyboru dyskretnego: dwumianowy model logitowy, który określa prawdopodobieństwo wyboru w danej sytuacji jednego z dwóch rozważanych środków transportu (nazywanych dalej opcjami): komunikacji zbiorowej (KZ) i indywidualnej (KI). Sytuację, w której dokonywany jest wybór, opisuje odpowiednio zdefiniowana dla każdej z opcji użyteczność obejmująca m.in. dostęp do samochodu, czas przejazdu, liczbę przesiadek, częstotliwość kursowania. W artykule przetestowano kilka postaci modelu i oceniono ich dopasowanie do wyników prawie 7 tysięcy podróży do i z pracy, zbadanych w Warszawskim Badaniu Ruchu 2015 (WBR 2015). Parametry modelu szacowano przy użyciu pakietu do kalibracji modeli dyskretnych BIOGEME (Bierlaire, 2003), który szukał postaci gwarantującej największą zgodność modelu z faktycznymi wyborami podróżnych. Zaproponowano formuły o najwyższej zgodności uzyskanej przy użyciu zmiennych dostępnych w modelu i łatwo prognozowalnych. Efektem jest model, który objaśnia kiedy i dlaczego w dojazdach do pracy w Warszawie wybierana jest komunikacja zbiorowa, a kiedy indywidualna.
In the article the mode-choice model is formulated for the Home-Work-Home trips of Warsaw commuters. Model is calibrated to match the results of the Warsaw Traffic Study (WBR2015) where almost 7 thousands such trips were reported. The Traffic Study revealed the journey diary of the trips conducted the day before. Data included trip purpose, traveler status, car availability, origin and destination and the chosen mode. Which, coupled with the modeled data for the unchosen alternatives, allowed to formulate and calibrate the discrete mode-choice model. We propose several formulations of the binomial logit model and analyzed the fit. We obtained model reasonably explaining the mode-choice behavior when using the context variables (age, car availability), and trip-related variables (travel time, parking, service frequency etc.) To parameterize the model we use BIOGEME, broadly used to estimate the discrete-choice binary models. The article is concluded with the final form of the model, further used in the traffic demand model.
Źródło:
Transport Miejski i Regionalny; 2016, 8; 20-25
1732-5153
Pojawia się w:
Transport Miejski i Regionalny
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Modal split analysis by best-worst method and multinominal logit model
Autorzy:
Cingel, Michal
Drliciak, Marek
Celko, Jan
Zabovska, Katarína
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/27314072.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
Tematy:
mobility survey
modal split
multinomial logit model
best worst method
badanie mobilności
podział zadań
wielomianowy model logitowy
najlepsza najgorsza metoda
Opis:
The behavioral features of the population are addressed in transport models by different levels of territorial disaggregation and the creation of demand strata in a territory. The need for input data grows exponentially with the demand for a detailed zonal system of the territory. The basic source is the mobility survey. This article deals with the comparison of the calculation of the probability of choosing a transport mode for trips using the classic multinominal logit model and the best-worst method. We used data from a mobility survey in the Žilina region as a basic sample. The analysis covered 11 districts and their gravity areas. The individual transport relations are evaluated in detail in the analysis. The results confirm the high degree of accuracy of the best-worst method in the calculation of mode choice on a regional scale. Despite the promising results of the agreement in the confrontation with the mobility survey, it is necessary to verify the modeled data with a more detailed area with disaggregation on-demand strata.
Źródło:
Transport Problems; 2023, 18, 1; 55--65
1896-0596
2300-861X
Pojawia się w:
Transport Problems
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The application of a logistic regression model for predicting preferences of transport system users
Zastosowanie modelu regresji logistycznej do przewidywania preferencji użytkowników systemu transportowego
Autorzy:
Brzeziński, A.
Brzeziński, K.
Dybicz, T.
Szymański, Ł.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/230493.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
system transportowy
modelowanie podróży
podział zadań przewozowych
regresja logistyczna
model logitowy
transport system
travel modelling
modal split
logistic regression
logit model
Opis:
Within the INMOP 3 research project, an attempt was made to solve a number of problems associated with the methodology of modelling travel in urban areas and the application of intermodal models. One of these is the ability to describe the behaviour of transport system users, when it comes to making decisions regarding the selection of means of transport and searching for relationships between travel describing factors and the decisions made in regard of means of transport choice. The paper describes a probabilistic approach to the determination of modal split, and the application of a logistic regression model to determine the impact of variables describing individual and mass transport travels on the probability of selecting specific means of transport. Travels in local model of Warsaw city divided into 9 motivation groups were tested, for which ultimately 8 models were developed, out of which 7 were deemed very well fitted (obtained pseudoR2 was well above 0.2).
Umiejętność opisania zachowań użytkowników systemu transportowego w zakresie podejmowanych decyzji dotyczących wyboru środka transportowego stanowi podstawę tworzenia modeli podróży, służących analizom i prognozowaniu ruchu. Wiąże się to z poszukiwaniem zależności pomiędzy czynnikami opisującymi podróże, a podejmowanymi decyzjami o wyborze środków transportu. Decyzje o tym, jaki rodzaj transportu wybrać są zdeterminowane różnymi czynnikami dotyczącymi samej podróży, ale również indywidualnymi preferencjami użytkowników systemu transportowego. Tworząc modele podziału zadań przewozowych nie sposób jest, ze względu na dostępność danych, uwzględnić wszystkie możliwe czynniki, zatem trzeba uznać, że o mechanizmie wyboru będą decydować czynniki niekontrolowane, losowe. Dlatego też uzasadnione jest stosowanie podejścia probabilistycznego. Prawidłowe opisanie procesu podziału zadań przewozowych jest bardzo ważne zwłaszcza przy analizach wariantowych inwestycji transportu indywidualnego i publicznego. Oszacowanie pasażerów przeniesionych pomiędzy systemami jest wymagane m.in. w projektach aplikujących o dofinansowanie z programów Unii Europejskiej i jest oceniane przez jednostki opiniujące (np. CUPT i Jaspers). Rosnące zapotrzebowanie na stosowanie modeli ruchu wymusza konieczność rozwijania i wzmacniania metod ich budowy, poprawiania wiarygodności i funkcjonalności. Tematykę wyboru środka transportu podjęto w projekcie badawczym INMOP 3 („Zasady prognozowania ruchu drogowego z uwzględnieniem innych środków transportu”) realizowanym w okresie 1 luty 2016 - 30 kwietnia 2019 r. na zamówienie Narodowego Centrum Badań i Rozwoju (NCBiR) oraz Generalnej Dyrekcji Dróg Krajowych i Autostrad (GDDKiA)6. Projekt zajmuje się hierarchicznym podejściem do modelowania i prognozowana podróży, tj. dotyczy metod modelowania ruchu na poziomie krajowym, regionalnym i lokalnym. INMOP 3 stawia sobie za cel podjęcie próby rozwiązania szeregu problemów szczegółowych, także związanych z modelowaniem podróży w obszarach zurbanizowanych, gdzie zagadnienie intermodalności modelu i podział zadań przewozowych jest szczególnie ważne.
Źródło:
Archives of Civil Engineering; 2018, 64, 4/I; 145-159
1230-2945
Pojawia się w:
Archives of Civil Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-3 z 3

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies