Моделі дискретного вибору

дискретні моделі вибору використовують окремі дані на сімейному або індивідуальному рівні для оцінки ймовірності здійснення поїздки. Результати такого розрахунку підсумовуються для прогнозу кількості поїздок.

Так як індивідууми здійснюють вибір можливості поїздки, моделі дискретного вибору, наприклад логіт регресія, можуть використовуватися для передбачення кількості поїздок.

11.Яка мета визначення привабливості поїздок?

Мета визначення привабливості поїздки - передбачити кількість поїздок, які здійснюються до кожної зони або до специфічної точки притягання пасажирів. Методи, які застосовуються при цьому, дуже подібні до тих, які використовуються для визначення кількості поїздок.

12.В чому полягає метод гравітаційної моделі при визначенні кореспонденцій поїздок?

Гравітаційна модель: вхідними даними для такої моделі є одна або більше матриць потоків, матриця впливів, яка відображає відстань, час або вартість поїздок між зонами і оцінки майбутніх рівнів генерувань і поглинань поїздок. Гравітаційна модель явно пов’язує потоки між зонами з міжзональними перешкодами для здійснення поїздок.

Гравітаційна модель грунтується на спостереженні, що величина потоків як значення функції зменшується при збільшенні відстані між зонами, аналогічно тому як зменшується сила притягання між двома об’єктами при збільшенні відстані між ними.

13.Яка суть коефіцієнту одночасного обмеженого росту в методах коефіцієнтів росту при визначенні кореспонденцій поїздок?

Метод коефіцієнтів росту використовується на більш детальному рівні, коли наявні прогнози згенерованих і поглинутих поїздок для кожної зони.

В методі одночасно обмеженого росту використовуються норми приросту окремі для кожної зони. Норми враховують те, що сума поїздок, які генеруються кожною зоною (тобто, сума кожного рядку матриці) дорівнює прогнозній загальній кількості згенерованих поїздок для кожної зони. Аналогічно норми можуть бути засновані на прогнозних загальних кількостях поглинутих поїздок для кожної зони, в якій сума подорожей, поглинутих кожною зоною (тобто, сума кожної колонки) дорівнює прогнозній кількості поглинутих поїздок для кожної зони.

14.В чому полягають методи коефіцієнтів росту при визначенні кореспонденцій поїздок?

В методах коефіцієнтів росту в існуючій матриці поїздок між зонами значення елементів змінюють домножуючи їх на певні коефіцієнти. Для кожного елементу матриці використовується лише один коефіцієнт (так званий однорідний коефіцієнт росту) або ж коефіцієнти встановлюються для кожної зони, виходячи з розрахованих згенерованих і поглинутих поїздок.

Для моделі однорідного коефіцієнту росту передбачається, що єдиною доступною інформацією є норми приросту для території проектування.

Яким чином в моделях подорожей розглядаються пересування?

ВІКА

15.Для чого використовуються моделі кореспонденцій поїздок?

Моделі кореспонденцій поїздок використовуються для прогнозу альтернатив місць призначення

пасажирами. Часто для визначення кореспонденцій поїздок прогнозуєтся нова матриця потоків, яка

грунтується на розрахунках майбутніх кількостей згенерованих і поглинутих поїздок та розмірах

існуючих потоків або величинах узагальненої вартості кожної поїздки.

16.В чому суть моделі Фратара?

Замість оновлення вигляду існуючої матриці у відповідності до прогнозних кількостей генерувань або прогнозних кількостей поглинань можна застосувати метод подвійно обмеженого росту, в якому коефіцієнти росту вводяться таким чином, що вихідна матриця відповідає як прогнозним генеруванням, так і прогнозним поглинанням. Цей вид моделі відомий як модель Фратар.

17.В чому полягає калібрування гравітаційної моделі?

Калібрування гравітаційної моделі полягає у визначенні параметрів функції впливу (або значень таблиці коефіцієнтів опору) таким чином, щоб гравітаційна модель відтворювала якомога точніше генерування і/або поглинання поточного року і розподіл довжин поїздок поточного року.

18.Що таке матриця коефіцієнтів опору? Писала на свою думку, якшо найдете точну відповідь, то виправіть мене)

Таблиця коефіцієнтів опору складається з списку груп з відповідними значеннями коефіцієнтів опору для кожної з груп. Калібрування виконується спочатку встановленням значень всіх коефіцієнтів опору рівними 1, а потім поступовим коректуванням коефіцієнтів опору для кожної групи впливу.

19.В чому суть моделей вибору типу переміщень і що є результатом їх прогнозування?

Моделі вибору виду транспорту використовуються для аналізу і передбачення варіантів, які обирають індивідууми або групи індивідуумів щодо виду транспорту для здійснення окремих видів поїздок. Метою є прогнозування частки або абсолютної кількості поїздок, які здійснюються певним видом транспорту.

Важливим завданням моделей вибору виду транспорту є прогнозування частки поїздок громадським транспортом. Найбільш поширеним методом вивчення вибору виду транспорту є логістична модель в одній із її багатьох форм. Проте можуть застосовуватись також методи регресії і перехресної класифікації.

20.Що розглядає мультиноміальна логістична модель вибору типу переміщення в якості вхідних даних і що є результатом її розрахунку? Писала на свою думку, якшо найдете точну відповідь, то виправіть мене)

У якості вхідних даних характеристики індивідума і характеристики та властивості альтернатив. Результатом розрахунку є прогнозування часток транспорту, які відносяться до узагальненого зонального рівня і пар зон походження-призначення.

НАСТЯ

21.Опишіть диференціальний метод мультиноміальних логістичних моделей

Диференціальний метод є альтернативним для застосування при розв’язку логістичних моделей. Замість прогнозування, яке базується на повністю нових даних про незалежні змінні, в диференціальному методі застосовуються різниці між існуючими і прогнозними величинами змінних.

де – Pi -існуюча частка використання виду транспорту i; Pi’- ймовірна частка виду транспорту i ; ;;Ui - існуюча вигідність виду транспорту ; Uj- ймовірна вигідність виду транспорту ; k- кількість доступних видів транспорту.

22.В чому особливість мультиноміальної логістичної моделі вибору типу переміщень з деталізованими даними?

Набір деталізованих даних – це набір даних на індивідуальному рівні.

Показники, які залежать від місць утворення і призначення поїздок (такі як час і вартість пересування) – важливі вхідні дані в аналізі вибору виду транспорту. Результатами застосування моделі з набором деталізованих даних є ймовірності вибору особою кожного виду транспорту згідно рівняння МЛМ:

де - ймовірність вибору особою n виду транспорту i ; Cn- набір доступних видів транспорту;Vni - розрахунковий компонент вигідності виду транспорту I для особи n.

23.Опишіть мультиноміальну логістичну модель вибору типу переміщення з узагальненими даними

Розрахунок МЛМ може також бути здійсненим на основі узагальнених даних. Набір узагальнених даних містить середні характеристики групи індивідумів. В транспортному плануванні в основному використовуються узагальнені дані на рівні транспортної зони.

У випадку використання узагальнених даних незалежні змінні моделі – це середні значення характеристик для кожної групи індивідуумів.

де: - прогнозна частка виду транспорту i для групи g; Cg- набір видів транспорту, доступних групі g; Vgi- розрахункова середня вигідність виду транспорту i для осіб групи g .

24.Опишіть метод формування потоків на мережі "все або нічого"

всі потоки між парами походження-призначення накладаються на найкоротші маршрути, які поєднують ці пари. Ця модель не є реалістичною, оскільки між кожною

парою походження-призначення використовується лише один маршрут, навіть якщо існує інший маршрут з таким самим або близьким часом пересування чи вартістю. Також потоки призначаються на ділянки мережі без аналізу пропускної здатності або існування затору, час пересування є фіксованою величиною і не змінюється в залежності від завантаження ділянки.

25.Опишіть метод системного оптимуму формування потоків на мережі

метод розподіляє потоки таким чином, щоб мінімізувати сумарний час пересування на мережі. В цьому методі суб’єкти не можуть змінювати маршрути із збільшенням їх загального часу пересування в системі. Зміна маршрутів можлива лише у випадку зменшення їх власного часу пересування. в такій моделі загроза заторів мінімальна, оскільки суб’єктам вказується, які маршрути використовувати. Очевидно, що така модель не відображає реальну поведінку суб’єктів, однак є дуже корисною в аналізі інтелектуальних транспортних систем.

26.Для чого використовуються моделі формування потоків на мережі?

Моделі формування потоків використовуються для розрахунку параметрів потоків на мережі. Вхідними даними для цих моделей є елементи матриці потоків між парами походження – призначення. Потоки для кожної пари походження-призначення завантажуються на мережу за принципом часу пересування або протидії альтернативних маршрутів, які спроможні обслуговувати ці потоки