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人口缩减下基于活动的出行需求模型的随机性:以ActivitySim为例.pdf

上传人: c** 编号:464820 2025-01-12 36页 985.15KB

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本文研究了在人口缩减下基于活动的旅行需求模型的随机性。主要内容包括: 1. 背景:活动基础的旅行需求模型(ABTDM)能够提供高保真度和政策敏感的旅行预测,但计算成本高。人口缩减可以减少模型运行时间,但会增加输出的随机性。 2. 方法:使用开源的ABTDM平台ActivitySim,通过均匀随机抽样1%,5%,10%,15%,25%和50%的家庭,分析25个输出指标的随机性。 3. 结果:随着样本量的减少,模型平均运行时间从195.5分钟减少到40分钟,但当样本量减少到1%时,输出随机性显著增加。 4. 结论:规划机构可以大量使用人口缩减来分析更多未来场景,但输出的尾部随机性随着合成人口样本量的减少而显著增加。 5. 未来工作:包括在网络分配中捕捉ABTDM人口缩减的影响,以及开发计算成本较低的替代建模方法。
人口缩放如何影响活动模拟模型的输出不确定性? 活动模拟模型在人口缩放下如何平衡计算复杂性和输出不确定性? 活动模拟模型在人口缩放下如何处理输出分布的尾部不确定性?
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