تعیین میزان تأثیر خودروهای خودران بر تغییرات تعداد سفرها با استفاده از نرم افزار اکتیویتی سیم

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 استاد‌، دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه علم و صنعت ایران، تهران، ایران

2 دانشجوی کارشناسی ارشد‌، دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه علم و صنعت ایران، تهران، ایران

3 دانشجوی دکتری، دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه علم و صنعت ایران، تهران، ایران

چکیده

هدف این پژوهش بررسی تأثیر خودروهای خودران بر تغییرات سفرها است. این خودروها با فراهم آوردن دسترسی بیشتر، چگونه بر فعالیت‌های انجام‌شده توسط افراد و برآورد تقاضای گروه سنی خاص که شامل افراد زیر سن قانونی جهت اخذ گواهی رانندگی و سالمندان هستند، تأثیر می‌گذارد. روند کار در این پژوهش به این صورت است که ابتدا داده‌های مربوط به اشخاص، خانوار، کاربری‌زمین و ماتریس‌های مقاومت بین نواحی محدوده موردمطالعه واشنگتن دی سی وارد نرم‌افزار اکتیویتی‌سیم شدند. اطلاعات به‌دست‌آمده از مدل‌ها بدون حضور خودروهای خودران بررسی شدند، سپس شیوه سفر خودروی خودران به نرم‌افزار اضافه‌شده و اطلاعات ناشی از تأثیرات این خودروها بر تغییرات سفرها که برگرفته از تغییر متغیرهای فعالیت گروه سنی خاص، زمان سفر در دسترسی، انتخاب مقاصد دورتر تورهای غیراجباری و تواتر تورهای غیراجباری است، در نظر گرفته شد. این تغییرات به این صورت است که برای هر متغیر بازه‌های متفاوتی در نظر گرفته شد و میزان تأثیر آن‌ها بر تغییرات تعداد سفر بررسی شد. نتایج در تحلیل یک بعدی حساسیت متغیرها نشان می‌دهد که از بین متغیرهای انتخاب‌شده، متغیر فعالیت‌های غیراجباری افراد در مدل تواتر تورهای غیراجباری با 7/11 درصد و متغیر زمان سفر در مدل دسترسی با 5/5 درصد بیشترین تأثیر را بر تغییرات تعداد سفر دارد. همچنین حضور خودروهای خودران بیشترین تأثیر را بر روی سفر با اهداف خرید و تفریح دارند. یکی دیگر از اهداف این پژوهش، ساخت مدل سریع پاسخ است که منجر به کاهش زمان طولانی اجرای مدل‌های فعالیت مبنا و شناسایی مهم‌ترین متغیرها برای بررسی اثر تعاملی متغیرها می‌شود

کلیدواژه‌ها


-ActivitySim Github (2021). Available: https://github.com/ActivitySim/activitysim/blob/main/activitysim/examples/prototype_mtc/notebooks/change_in_auto_ownership.ipynb/, visited on December.
-Afandizadeh Zargari, S., Bigdeli Rad, H., & Shaker, H. (2019). Using optimization and metaheuristic method to reduce the bus headway (Case study: Qazvin Bus Routes). Quarterly Journal of Transportation Engineering, 10(4), 833-849.
-Afandizadeh, S., & Rad, H. B. (2021). Developing a model to determine the number of vehicles lane changing on freeways by Brownian motion method. Nonlinear Engineering, 10(1), 450-460.
-Andrea, S., Marco, R., Terry, A., Francesca, C., Jessica, C., Debora, G., & Stefano, T. (2008). Global sensitivity analysis: the primer. Ist ed., John Wiley & Sons, The Atrium, Southern Gate, Chi Chester, England.
-Fagnant, D. J., & Kockelman, K. M. (2014). The travel and environmental implications of shared autonomous vehicles, using agent-based model scenarios. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 40, 1-13.
-Gantsho, L. (2022). God does not play dice but self-driving cars should. AI and Ethics, 2(1), 177-184.
-Harb, M., Xiao, Y., Circella, G., Mokhtarian, P. L., & Walker, J. L. (2018). Projecting travelers into a world of self-driving vehicles: estimating travel behavior implications via a naturalistic experiment. Transportation, 45(6), 1671-1685.
-Harper, C., Mangones, S., Hendrickson, C., & Samaras, C. (2015). Bounding the potential increases in vehicles miles traveled for the non-driving and elderly populations and people with travel-restrictive medical conditions in an automated vehicle environment, No. 15-1609.
-Kovacs, F. S., McLeod, S., & Curtis, C. (2020). Aged mobility in the era of transportation disruption: Will autonomous vehicles address impediments to the mobility of ageing populations? Travel Behaviour and Society, 20, 122-132.
-Litman, T. (2017).  Autonomous vehicle implementation predictions, 28. Victoria, BC, Canada, Victoria Transport Policy Institute.
-Maleki, M., Chan, Y., & Arani, M. (2021). Impact of autonomous vehicle technology on long distance travel behavior. arXiv preprint arXiv,2101.06097.
-Meyer, J., Becker, H., Bösch, P. M., & Axhausen, K. W. (2017). Autonomous vehicles: The next jump in accessibilities. Research in Transportation Economics, 62, 80-91.
-Othman, K. (2022). Exploring the implications of autonomous vehicles: A comprehensive review. Innovative Infrastructure Solutions, 7(2), 1-32.
-Schoettle, B., & Sivak, M. (2014). A survey of public opinion about autonomous and self-driving vehicles in the US, the UK, and Australia. University of Michigan, Ann Arbor, Transportation Research Institute.
-Soh, E., & Martens, K. (2022). Value dimensions of autonomous vehicle implementation through the Ethical Delphi. Cities, 103741.
-Sonnleitner, J., Friedrich, M., & Richter, E. (2022). Impacts of highly automated vehicles on travel demand: Macroscopic modeling methods and some results. Transportation, 49(3), 927-950.
-Taiebat, M., Stolper, S., & Xu, M. (2019). Forecasting the impact of connected and automated vehicles on energy use: a microeconomic study of induced travel and energy rebound. Applied Energy, 247, 297-308.
-Trommer, S., Kolarova, V., Fraedrich, E., Kröger, L., Kickhöfer, B., Kuhnimhof, T., & Phleps, P. (2016). Autonomous driving-the impact of vehicle automation on mobility behavior.
-Truong, L. T., De Gruyter, C., Currie, G., & Delbosc, A. (2017). Estimating the trip generation impacts of autonomous vehicles on car travel in Victoria, Australia. Transportation, 44(6), 1279-1292.
-X. kdnuggets. Available (2021): https://www.kdnuggets.com/2022/08/tuning-xgboost-hyperparameters.html, visited on December 2021.
-XGBoost medium. Available, (2021). https://medium.com/broadhorizon-cmotions/hyperparameter-tuning-for-hyperaccurate-xgboost-model-d6e6b8650a11, visited on December.
-Zhang, W., Guhathakurta, S., & Khalil, E. B. (2018). The impact of private autonomous vehicles on vehicle ownership and unoccupied VMT generation. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 90, 156-165.