Resumen

La mayoría de los modelos tradicionales de elección de modo se basan en el principio de maximización de la utilidad aleatoria derivado de la teoría econométrica. Alternativamente, la modelización de la elección del modo puede considerarse como un problema de reconocimiento de patrones reflejados a partir de las variables explicativas de la determinación de las elecciones entre alternativas. El artículo aplica la técnica de descubrimiento de conocimientos de la teoría de los conjuntos aproximados para modelar la elección del modo de viaje incorporando la información sociodemográfica y de viaje de los hogares y de los individuos, y para identificar la importancia de cada atributo. El estudio utiliza los datos detallados de la encuesta de diarios de viaje del condado de Changxing, que contiene información sobre los comportamientos de viaje tanto de los hogares como de los individuos, para la estimación y evaluación del modelo. Los conocimientos se presentan en forma de afirmaciones o reglas IF-THEN de fácil comprensión que revelan cómo influye cada atributo en el comportamiento de elección de modo. Estas reglas se utilizan para predecir la elección del modo de viaje a partir de la información que se tiene sobre los individuos que no se han visto anteriormente y se evalúa el rendimiento de la clasificación. El modelo de conjuntos aproximados muestra una gran solidez y una buena capacidad de predicción. Los atributos de condición más significativos identificados para determinar la elección del modo de viaje son el género, la distancia, los ingresos anuales del hogar y la ocupación. La evaluación comparativa con el modelo MNL también demuestra que el modelo de conjuntos aproximados ofrece una precisión de predicción y una cobertura superiores en la modelización de la elección del modo de viaje.

• Materias:Algoritmos (Matemáticas) Ingeniería del transporte Neurociencias Seguridad del transporte Ingeniería ferroviaria
• Subjects:Agorithms (Math) Transport engineering Neurosciences Transport safety Railway engineering
• Palabras claves:elección del modo de viaje, modelo de conjunto aproximado, diario de viaje detallado, comportamiento de viaje individual, problema de reconocimiento de patrones, atributo de condiciones significativas, elección, modelización de la elección del modo, maximización de utilidades aleatorias, datos de encuesta de diario
• Keywords:travel mode choice, rough set model, detailed travel diary, individual travel behavior, pattern recognition problem, significant conditions attribute, choice, mode choice modeling, random utilities maximization, diary survey data