Estimation af rutevalgsmodeller baseret på GPS-data

Abstract

Artiklen præsenterer en metode til at estimere nyttefunktioner i rutevalgsmodeller baseret på GPS-data, eller andre observerede ruter. Herved estimeres modellerne på basis af faktiske valg, modsat den sædvanlige estimation af rutevalgsmodeller ud Stated Preference eksperimenter og efterfølgende kalibreret op mod snittællinger (når der ses bort en del anvendelser, der direkte bruger standardkriterier i software som EMME/2 og TRIP Her foretages således slet ingen form for estimation eller kalibrering af modellen). Problemet med stated preference i forbindelse med rutevalg er, at respondenten dels kun kan præsenteres for binære valg, dels at alternativerne præsenteres direkte. Manglende kendskab til trafiknettet og stokastisk adfærd klarlægges således ikke, selvom det er en væsentlig del af rutevalgsmodeller. Ligeledes overføres nyttefunktionen fra en model, der antager et Gumbell-fordelt fejlled (logitmodellen) til en rutevalgsmodel, der har et mere kompliceret fejlled for at tage højde for overlappende ruter (gammafordeling eller simultan trunkeret normalfordeling).

De udviklede metoder i artiklen er testet på data fra det Københavnske AKTA roadpricing eksperiment, hvor 500 biler er fulgt v.h.a. GPS over tre forsøgsrunder over en 2-årig periode. De enkelte ruter kunne v.h.a. en map-matching algoritme tilknyttes et digitalt vejnet.