Ruttval Modeller förutsäga rutt val av resenärer som passerar ett stadsområde. De flesta av modellerna för vägval kopplar linjeegenskaperna för alternativa rutter till dem som väljs av förarna. Modellerna spelar en viktig roll för att förutsäga trafiknivåerna på olika rutter och bidrar därmed till att utveckla effektiva trafikledningsstrategier som leder till att trafikförseningar minimeras och ett effektivt utnyttjande av transportsystemet maximeras. För att kunna förutsäga trafiknivåer med högre noggrannhet krävs modeller med hög trohetstidsvägval. Befintliga vägvalsmodeller tar inte hänsyn till dynamiska kontextuella förhållanden som förekomsten av en olycka, förarnas sociokulturella och ekonomiska bakgrund, andra mänskliga beteenden, den dynamiska personliga risknivån osv. Som ett resultat av detta kan de endast göra förutsägelser på aggregerad nivå och för en fast uppsättning kontextuella faktorer. För högre trohet är det mycket önskvärt att använda en modell som fångar betydelsen av subjektiva eller kontextuella faktorer vid vägval. I detta dokument presenteras ett nytt tillvägagångssätt för att utveckla modeller för val av höghastighetsrutter med ökad prediktiv effekt genom att utöka befintliga baslinjemodeller på aggregerad nivå med information om förarnas svar på kontextuella faktorer som erhållits från Stated Choice Experiment som genomförts i en uppslukande virtuell miljö genom användning av kunskapsdestillation.
I tidigare arbete REF använde vi kunskapsdestillering för att förbättra befintliga vägvalsmodeller i transportsystem genom att integrera kontextfaktorer.
Improving Route Choice Models by Incorporating Contextual Factors via Knowledge Distillation
{'venue': '2019 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)', 'journal': '2019 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}