مهندسی ترافیک

مهندسی ترافیک

ارزیابی الگوریتم‌های یادگیری ماشین در مدل‌سازی انتخاب (مطالعه موردی: قیمت‌گذاری پارک حاشیه‌ای در شهر تهران)

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 دانشجوی دکتری، گروه مهندسی برنامه‌ریزی حمل‌ونقل، دانشکده مهندسی عمران و محیط‌زیست، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران
2 دانشیار گروه مهندسی برنامه‌ریزی حمل‌ونقل، دانشکده مهندسی عمران و محیط‌زیست، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران
چکیده
یکی از مشکلات جوامع شهری، تراکم، آلودگی هوا و آلودگی صوتی ناشی از استفاده از خودرو شخصی در سطح شهر برای سفرهای روزانه است، که محققان حمل‌ونقل، سال‌ها در پی حل این معضل هستند. یکی از راهکارهای مواجه با این مشکلات، استفاده از سیاست‌های مدیریت تقاضای سفر است. ازجمله این سیاست‌ها، قیمت‌گذاری پارک حاشیه‌ای است. برای سنجش اثربخشی سیاست‌های مدیریت تقاضای سفر و درنتیجه پیش‌بینی رفتار شهروندان در مواجه با سیاست‌های مختلف، راهکارهای مختلفی وجود دارد. یکی از این راهکارها بررسی نحوه تغییر رفتار سفر کاربران در مواجه با سیاست است. یک نوع تغییر رفتار سفر، تغییر وسیله از خودروی شخصی به سایر شیوه‌ها است. بررسی انتخاب بین چند گزینه به‌خصوص انتخاب وسیله افراد معمولاً با استفاده از مدل‌های انتخاب گسسته انجام می‌شود. در سال‌های اخیر، مدل‌های یادگیری ماشین برای مدل‌سازی انتخاب موردتوجه محققان بوده است. این مدل‌ها تنوع زیادی دارند، فاقد پیش‌فرض بوده و برای طیف وسیعی از مجموعه داده قابل‌استفاده هستند. هدف این مطالعه به‌کارگیری مدل‌هایKNN، SVM Decision Tree، Random Forest و Ada Boost برای بررسی عملکرد آن‌ها در مدل‌سازی نحوه انتخاب رفتار کاربران در صورت قیمت‌گذاری پارک حاشیه‌ای و بررسی قابلیت پیش‌بینی مدل‌ها است. در این مطالعه از اطلاعات حاصل از پرسشگری به روش رجحان بیان‌شده از 900 نفر از کاربران خودروی شخصی که از پارک حاشیه‌ای در سطح شهر استفاده کرده‌اند استفاده شد. بررسی نمونه موردی نشان داد که تمایل به تغییر وسیله از خودروی شخصی، در صورت قیمت‌گذاری پارک حاشیه‌ای، کم (27 درصد نمونه) است. در بین مدل‌ها نیز Random Forest با صحت 70 درصد و مدل Ada Boost با صحت 68 درصد، بهترین پیش‌بینی را دارند.
کلیدواژه‌ها

- Shami, S., & Mamdoohi, A. R. (2022). An effectiveness analysis of Tehran peak-based traffic scheme, a travel behavior model. Journal of Transportation Research, 19(3), 149-164.
- Loukopoulos, P., Jakobsson, C., Gärling, T., Schneider, C. M., & Fujii, S. (2004). Car-user responses to travel demand management measures: Goal setting and choice of adaptation alternatives. Transportation Research Part D: Transport and Environment, 9(4), 263–280. https://doi.org/10.1016/j.trd.2004.02.003
 
- Tuveri, G. (2023). Novel Neural Network Applications to Mode Choice in Transportation: Estimating Value of Travel Time and Modelling Psycho-Attitudinal Factors. UNICA University, PhD Thesis.
 
- Hillel, T., Bierlaire, M., Elshafie, M. Z., & Jin, Y. (2021). A systematic review of machine learning classification methodologies for modelling passenger mode choice. Journal of choice modelling, 38, 100221.
 
- Zhao, X., Yan, X., Yu, A., & Van Hentenryck, P. (2020). Prediction and behavioral analysis of travel mode choice: A comparison of machine learning and logit models. Travel Behaviour and Society, 20, 22–35. https://doi.org/10.1016/j.tbs.2020.02.003
 
- Wang, S., Mo, B., Hess, S., & Zhao, J. (2021). Comparing hundreds of machine learning classifiers and discrete choice models in predicting travel behavior: an empirical benchmark. https://arxiv.org/abs/2102.01130v1
 
- Mohd Ali, N. F., Mohd Sadullah, A. F., P.P. Abdul Majeed, A., Mohd Razman, M. A., & Muazu Musa, R. (2020). Mode Choice Prediction using Machine Learning Technique for A Door-to-Door Journey in Kuantan City. Mekatronika, 2(1), 73–78. https://doi.org/10.15282/mekatronika.v2i1.6745
 
- Chapleau, R., Gaudette, P., & Spurr, T. (2019). Application of Machine Learning to Two Large-Sample Household Travel Surveys: A Characterization of Travel Modes. Https://Doi.Org/10.1177/0361198119839339, 2673(4), 173–183.
 
- Jing, Y., Liu, Y., Zhang, Z., & Su, Y. (2019). Passenger travel behaviour on Chinese high‐speed railways using machine learning based on revealed‐preference data. Expert Systems, 36(4). https://doi.org/10.1111/exsy.12422
 
- Sowmya, K., & Dhabu, M. M. (2023). Model free Reinforcement Learning to determine pricing policy for car parking lots. Expert Systems with Applications, 230, 120532. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2023.120532
 
- Huang, K., Hong, S., Shi, Z., & Jiang, H. (2023). A Novel Reservation and Allocation Approach of Shared Parking Slots considering the Noncritical Aisle Space. Journal of Advanced Transportation, 2023, 1–18. https://doi.org/10.1155/2023/5081016
 
- Deng, D. (2021). Dynamic Pricing for Predictive Analytics in Parking (Doctoral dissertation, The University of Manitoba).
 
- Saharan, S., Kumar, N., & Bawa, S. (2020). An efficient smart parking pricing system for smart city environment: A machine-learning based approach. Future Generation Computer Systems, 106, 622–640. https://doi.org/10.1016/j.future.2020.01.031
 
- Tamim Kashifi, M., Jamal, A., Samim Kashefi, M., Almoshaogeh, M., & Masiur Rahman, S. (2022). Predicting the travel mode choice with interpretable machine learning techniques: A comparative study. Travel Behaviour and Society, 29, 279–296. https://doi.org/10.1016/J.TBS.2022.07.003
 
- Pirra, M., & Diana, M. (2019). A study of tour-based mode choice based on a Support Vector Machine classifier. Transportation Planning and Technology, 42(1), 23–36. https://doi.org/10.1080/03081060.2018.1541280
 
- Cheng, L., Chen, X., De Vos, J., Lai, X., & Witlox, F. (2019). Applying a random forest method approach to model travel mode choice behavior. Travel Behaviour and Society, 14, 1–10. https://doi.org/10.1016/J.TBS.2018.09.002
 
- Chapleau, R., Gaudette, P., & Spurr, T. (2019). Application of Machine Learning to Two Large-Sample Household Travel Surveys: A Characterization of Travel Modes. Https://Doi.Org/10.1177/0361198119839339, 2673(4), 173–183. https://doi.org/10.1177/0361198119839339
 
- Lee, D., Derrible, S., & Pereira, F. C. (2018). Comparison of Four Types of Artificial Neural Network and a Multinomial Logit Model for Travel Mode Choice Modeling. Transportation Research Record, 2672(49), 101–112. https://doi.org/10.1177/0361198118796971
 
- Breiman, L., Friedman, J. H., Olshen, R. A., & Stone, C. J. (2017). Classification And Regression Trees. Routledge. https://doi.org/10.1201/9781315139470
 
- Breiman, L. (1996). Bagging predictors. Machine Learning, 24(2), 123–140. https://doi.org/10.1007/BF00058655