جاده

جاده

مدل‌سازی الگوی فعالیت روزانه در فرآیند فعالیت مبنای سفر

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 استاد، دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه علم و صنعت ایران، تهران، ایران
2 دانشیار، دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه علم و صنعت ایران، تهران، ایران
3 دانشجوی کارشناسی ارشد، دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه علم و صنعت ایران، تهران، ایران
4 دانشجوی دکتری، دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه علم و صنعت ایران، تهران، ایران
چکیده
هدف مطالعه‌ی حاضر، بررسی تاثیر متغیرهای اقتصادی-اجتماعی بر روی الگوی فعالیت افراد در طول روز برای پیش‌بینی رفتار سفر آن‌ها است. اطلاعات مورداستفاده در این پژوهش از پرسشگری خانوارهای واشنگتن در سال 2007 بوده است. مدل‌ها از نوع لوجیت چندجمله‌ای و آشیانه‌ای می باشد. مدل الگوی فعالیت روزانه با هفت هدف فعالیت شامل "کار، تحصیل، همراهی (اسکورت)، کار شخصی (کار آزاد و کارهای مجازی با گوشی و اینترنت)، خرید، وعده‌غذایی و اجتماعی/تفریح" و با متغیرهایی در دسته‌بندی‌های مختلف شامل "نوع افراد، گروه سنی، درآمد خانوار، ترکیبات خانواری، جنسیت/فرزند" و مدل دوم؛ یعنی تعداد دقیق تورها بر اساس هدف تور با سه گزینة انتخاب (یک ‌توره، دو ‌توره و سه یا بیشتر از سه ‌توره) به‌ازای هر کدام از هفت هدف فعالیت ساخته شد. مدل سوم یعنی مدل تعداد و هدف تورهای فرعی کار مبنا به بررسی تأثیر برخی از مشخصات الگوی فعالیت روزانه افراد و بعضی عوامل اقتصادی-اجتماعی بر انتخاب تورهای فرعی کار مبنا می‌پردازد. با توجه نتایج مدل، مقدار ρ^2 (C) در مدل الگوی فعالیت روزانه برابر با 0.1527 شد. با توجه به مطالعات مشابه در زمینه‌ی مدل‌های الگوی فعالیت و همچنین تعداد زیاد پارامترهای مدل حاضر، مقدار 0.1527، بسیار مطلوب ارزیابی می‌شود. در نهایت هریک از این مدل‌ها مورد تحلیل و بررسی قرار گرفته و ملاحظه گردید که علامت و مقدار هر یک از پارامترهای برآورد شده مدل منطقی بنظر می‌رسد و به طرز قابل‌توجهی بر مطلوبیت‌ها و انتخاب‌های افراد تأثیرگذار است.
کلیدواژه‌ها

-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., & Bigdeli Rad, H. (2021). Developing a model to determine the number of vehicles lane changing on freeways by Brownian motion method. Nonlinear Engineering, 10(1), 450-460.
-Afandizadeh, S., & Bigdeli Rad, H. (2023). Estimation of parameters affecting traffic accidents using state space models. Journal of Transportation Research.
Afandizadeh, S., Aziz Jalali, D., & Bigdeli Rad, H. (2023). Optimal routing for shared autonomous vehicles feeder services in urban networks. Journal of Transportation Research.
-Ameri, A., Bigdeli Rad, H., Shaker, H., & Ameri, M. (2021). Cellular Transmission and Optimization Model Development to Determine the Distances between Variable Message Signs. Journal of Transportation Infrastructure Engineering, 7(1), 1-16.
-Bhat, C. R., Sivaramakrishnan, S., & Guo, J. (2001). Activity-based travel demand modeling for metropolitan areas in Texas: Model components and mathematical formulations (No. Report No. FHWA/TX-0-4080-2). University of Texas at Austin. Center for Transportation Research.
-Bhat, C. R., Srinivasan, S., Guo, J. Y., & Sivakumar, A. (2003). Activity-based travel-demand modeling for metropolitan areas in Texas: A micro-simulation framework for forecasting. Work, 4080, 4.
-Daisy, N. S., Millward, H., & Liu, L. (2018). Trip chaining and tour mode choice of non-workers grouped by daily activity patterns. Journal of Transport Geography, 69, 150-162.
-Daisy, N. S., Millward, H., & Liu, L. (2018). Trip chaining and tour mode choice of non-workers grouped by daily activity patterns. Journal of Transport Geography, 69, 150-162.
-Hadjidimitriou, N. S., Cantelmo, G., & Antoniou, C. (2022). Machine learning for activity pattern detection. Journal of Intelligent Transportation Systems, 1-15.
-Https://www.demco.com/federal-government.
-Jiang, S., Ferreira, J., & González, M. C. (2012). Clustering daily patterns of human activities in the city. Data Mining and Knowledge Discovery, 25, 478-510.
-Kato, H., & Matsumoto, M. (2009). Intra-household interaction in a nuclear family: A utility-maximizing approach. Transportation Research Part B: Methodological, 43(2), 191-203.
-Koushik, A. N., Manoj, M., & Nezamuddin, N. (2020). Machine learning applications in
activity-travel behaviour research: a review. Transport Reviews, 40(3), 288-311.
-Limanond, T., & Niemeier, D. A. (2004). Effect of land use on decisions of shopping tour generation: A case study of three traditional neighborhoods in WA. Transportation, 31, 153-181.
-Lord, D., Qin, X., & Geedipally, S. R. (2021). Highway safety analytics and modeling. Elsevier.
-Maat, K., & Timmermans, H. (2006). Influence of land use on tour complexity: a Dutch case. Transportation Research Record, 1977(1), 234-241.
-Malekmohammadi, S., & Mirbagheri, S. A. (2022). Optimization of an artificial neural network topology using response surface methodology for microbial fuel cell power prediction. Biotechnology Progress, 38(4), e3258.
-Malekmohammadi, S., & Mirbagheri, S. A. (2023). Scale-up single chamber of microbial fuel cell using agitator and sponge biocarriers. Environmental Technology, 1-9.
-Malokin, A., Circella, G., & Mokhtarian, P. L. (2019). How do activities conducted while commuting influence mode choice? Using revealed preference models to inform public transportation advantage and autonomous vehicle scenarios. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 124, 82-114.
-Mwale, M., Luke, R., & Pisa, N. (2022). Factors that affect travel behaviour in developing cities. A methodological review. Transportation Research Interdisciplinary Perspectives16, 100683.
-Noland, R. B., & Thomas, J. V. (2007). Multivariate analysis of trip-chaining behavior. Environment and Planning B: Planning and Design, 34(6), 953-970.
-Okeke, F. O., Gyoh, L., & Echendu, F. I. (2021). Impact of land use morphology on urban transportation. Civil Engineering Journal, 7(10), 1753-1773.
-Parady, G., Taniguchi, A., & Takami, K. (2020). Travel behavior changes during the COVID-19 pandemic in Japan: Analyzing the effects of risk perception and social influence on going-out self-restriction. Transportation Research Interdisciplinary Perspectives, 7, 100181.
-Park, K., Esfahani, H. N., Novack, V. L., Sheen, J., Hadayeghi, H., Song, Z., & Christensen, K. (2023). Impacts of disability on daily travel behaviour: A systematic review. Transport Reviews43(2), 178-203.
-Srinivasan, S., & Bhat, C. R. (2005). Modeling household interactions in daily in-home and out-of-home maintenance activity participation. Transportation, 32, 523-544.
-Wegener, M. (2021). Land-use transport interaction models. Handbook of Regional Science, 229-246.
-Zargari, S. A., & Rad, H. B. (2023). Development of a gray box system identification model to estimate the parameters affecting traffic accidents. Nonlinear Engineering, 12(1), 20220218.
-Zhong, S., Jiang, Y., & Nielsen, O. A. (2022). Lexicographic multi-objective road pricing optimization considering land use and transportation effects. European Journal of Operational Research, 298(2), 496-509.
-Zhu, P., & Guo, Y. (2022). Telecommuting and trip chaining: Pre-pandemic patterns and implications for the post-pandemic world. Transportation Research Part D: Transport and Environment, 113, 103524