基于大规模 GPS 轨迹集的路径选择集生成实验
物理与社会
2020-06-11 v1 统计方法学
机器学习
摘要
文献中开发的若干路径选择模型基于相对少量的观测。随着追踪设备在近期调查中的广泛使用，有可能获得关于出行者选择行为的洞见。本文利用一个大规模 GPS 轨迹数据集评估不同的路径生成算法。该数据集包含来自特拉维夫大都市区的 6000 条观测。通过基于最短路径生成单一路线进行初步分析。在 80% 重叠阈值假设下，6000 条观测中近 60% 可被单一路径覆盖。该结果与此前文献发现形成显著反差。应用链路惩罚、链路消除、模拟和途经点方法生成路径集，并比较算法的一致性。一种考虑使用较高等级道路偏好的改进链路惩罚方法，提供了覆盖率达 97%（80% 重叠阈值）的路径集。途经点方法生成的路径集覆盖情况令人满意，且生成的路线更具异质性（就链路数与路线比而言）。
引用
@article{arxiv.2006.04536,
title = {Experiments on route choice set generation using a large GPS trajectory set},
author = {Rui Yao and Shlomo Bekhor},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.04536},
year = {2020}
}
备注
hEART 2020 : 9th Symposium of the European Association for Research in Transportation