基于生成式框架的下一代旅行需求建模：面向家庭活动协调

旅行需求模型是规划、政策和 mobility system design的关键工具。传统的基于活动的模型（ABMs）虽然建立在行为理论基础，但往往依赖简化的规则和假设，开发成本高昂且难以适应不同地区。本文提出一种基于学习的旅行需求建模框架，基于家庭的社会人口统计特征合成家庭协调的日常活动模式。整个框架集成了人口合成、协调活动生成、位置分配和大规模微观交通仿真，形成一个统一的系统。该框架完全生成式、数据驱动、可扩展且可迁移至其他地区。我们在拥有1000万人口的洛杉矶实施了完整的管道。全面验证表明，该模型 closely 复制了真实世界的 mobility 模式，并在显著降低建模成本和提高可扩展性方面匹配了传统ABMs的性能。相对于SCAG ABM基准，起点-终点矩阵实现了0.97的余弦相似度，日均车辆里程（VMT）在网络中得到0.006的 Jensen-Shannon 散度（JSD）和9.8%的平均绝对百分误差（MAPE）。当与来自Caltrans PeMS的真实观测数据进行比较时，针对走廊级别的交通速度和容量的评估达到了0.001的 JSD和6.11%的 MAPE。