The application of a logistic regression model for predicting preferences of transport system users

• Autorzy: Brzeziński A. , Brzeziński K. , Dybicz T. , Szymański Ł.

Identyfikatory

DOI

10.2478/ace-2018-0049

Warianty tytułu

PL

Zastosowanie modelu regresji logistycznej do przewidywania preferencji użytkowników systemu transportowego

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Within the INMOP 3 research project, an attempt was made to solve a number of problems associated with the methodology of modelling travel in urban areas and the application of intermodal models. One of these is the ability to describe the behaviour of transport system users, when it comes to making decisions regarding the selection of means of transport and searching for relationships between travel describing factors and the decisions made in regard of means of transport choice. The paper describes a probabilistic approach to the determination of modal split, and the application of a logistic regression model to determine the impact of variables describing individual and mass transport travels on the probability of selecting specific means of transport. Travels in local model of Warsaw city divided into 9 motivation groups were tested, for which ultimately 8 models were developed, out of which 7 were deemed very well fitted (obtained pseudoR2 was well above 0.2).

PL

Umiejętność opisania zachowań użytkowników systemu transportowego w zakresie podejmowanych decyzji dotyczących wyboru środka transportowego stanowi podstawę tworzenia modeli podróży, służących analizom i prognozowaniu ruchu. Wiąże się to z poszukiwaniem zależności pomiędzy czynnikami opisującymi podróże, a podejmowanymi decyzjami o wyborze środków transportu. Decyzje o tym, jaki rodzaj transportu wybrać są zdeterminowane różnymi czynnikami dotyczącymi samej podróży, ale również indywidualnymi preferencjami użytkowników systemu transportowego. Tworząc modele podziału zadań przewozowych nie sposób jest, ze względu na dostępność danych, uwzględnić wszystkie możliwe czynniki, zatem trzeba uznać, że o mechanizmie wyboru będą decydować czynniki niekontrolowane, losowe. Dlatego też uzasadnione jest stosowanie podejścia probabilistycznego. Prawidłowe opisanie procesu podziału zadań przewozowych jest bardzo ważne zwłaszcza przy analizach wariantowych inwestycji transportu indywidualnego i publicznego. Oszacowanie pasażerów przeniesionych pomiędzy systemami jest wymagane m.in. w projektach aplikujących o dofinansowanie z programów Unii Europejskiej i jest oceniane przez jednostki opiniujące (np. CUPT i Jaspers). Rosnące zapotrzebowanie na stosowanie modeli ruchu wymusza konieczność rozwijania i wzmacniania metod ich budowy, poprawiania wiarygodności i funkcjonalności. Tematykę wyboru środka transportu podjęto w projekcie badawczym INMOP 3 („Zasady prognozowania ruchu drogowego z uwzględnieniem innych środków transportu”) realizowanym w okresie 1 luty 2016 - 30 kwietnia 2019 r. na zamówienie Narodowego Centrum Badań i Rozwoju (NCBiR) oraz Generalnej Dyrekcji Dróg Krajowych i Autostrad (GDDKiA)6. Projekt zajmuje się hierarchicznym podejściem do modelowania i prognozowana podróży, tj. dotyczy metod modelowania ruchu na poziomie krajowym, regionalnym i lokalnym. INMOP 3 stawia sobie za cel podjęcie próby rozwiązania szeregu problemów szczegółowych, także związanych z modelowaniem podróży w obszarach zurbanizowanych, gdzie zagadnienie intermodalności modelu i podział zadań przewozowych jest szczególnie ważne.

Słowa kluczowe

EN

transport system; travel modelling; modal split; logistic regression; logit model

PL

system transportowy; modelowanie podróży; podział zadań przewozowych; regresja logistyczna; model logitowy

• Wydawca: Komitet Inżynierii Lądowej i Wodnej PAN ; Politechnika Warszawska, Wydział Inżynierii Lądowej
• Czasopismo: Archives of Civil Engineering
• Rocznik: 2018
• Tom: Vol. 64, nr 4/I
• Strony: 145--159
• Opis fizyczny: Bibliogr. 6 poz., il., tab.

Twórcy

autor

Brzeziński A.

• Warsaw University of Technology, Faculty of Civil Engineering, Institute of Roads and Bridges, Warsaw

autor

Brzeziński K.

• Warsaw University of Technology, Faculty of Civil Engineering, Institute of Roads and Bridges, Warsaw

autor

Dybicz T.

• Warsaw University of Technology, Faculty of Civil Engineering, Institute of Roads and Bridges, Warsaw

autor

Szymański Ł.

• TransEko Design-Consulting Office

Bibliografia

• 1. Brzeziński A., Dybicz T., Szymański Ł, Włodarek P. Zastosowanie Krajowego Modelu Ruchu w analizie przebiegu dróg szybkiego ruchu przez Warszawę. Problemy komunikacyjne miast warunkach zatłoczenia motoryzacyjnego. Annały inżynierii ruchu i badań transportowych, 2017, t.1 (XI)
• 2. Brzeziński A., Dybicz T., Szymański Ł. Wykorzystanie KMR do modelowania ruchu w miastach na przykładzie Warszawy. Konferencja Naukowo-Techniczna Miasto i Transport 2018, Politechnika Warszawska, kwiecień 2018 r.
• 3. Hosmer Jr, D. W., Lemeshow, S., & Sturdivant, R. X. (2000). Applied logistic regression John Wiley & Sons.
• 4. Dobek A., Moliński K., Skotarczak E. Porównanie mocy testów Rao’s score, Walda i ilorazu największej wiarogodności dla tablicy kontyngencji wymiaru (2xc). Biometrical Letters, 2015.
• 5. Domencich, Thomas A., and Daniel McFadden. Urban travel demand-a behavioral analysis. No. Monograph. 1975.
• 6. Davis, B. C. "Factors affecting choice of travel mode." Australian Road Research Board Conference Proc. Vol. 7. No. 2. 1975.

Uwagi

Opracowanie rekordu w ramach umowy 509/P-DUN/2018 ze środków MNiSW przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę (2019).