Using Big Data sources for the consistent estimation of next-generation route choice models
Independent Research Fund Denmark
Danmarks Tekniske Universitet
Trafikmodeller benyttes til vurdering af potentielle infrastrukturprojekter. Idet sådanne projekter er meget dyre og påvirker mange rejsende, er det essentielt at beslutningsgrundlaget er så godt som muligt. Modellerne skal derfor formå at repræsentere det virkelige transportsystem nøjagtigt. Dette er imidlertid ikke en triviel opgave, idet systemet består af rejsende som foretager rationelle eller irrationelle valg i et komplekst vejnet under konstant forandring. Rutevalget udgør en stor og vigtig komponent af enhver trafikmodel, men mange af nutidens rutevalgsmodeller er teoretisk inkonsistente. Desuden er de ofte kalibreret manuelt, baseret på data genereret af spørgeskemaundersøgelser med urealistiske hypotetiske valgsituationer. Der er for nylig blevet udviklet en teoretisk konsistent rutevalgsmodel, men der foreligger endnu ikke metoder til estimation af denne. Projektets formål er at udvikle metoder til konsistent estimation af den nye rutevalgsmodel, der udnytter nye Big Data kilder (f.eks. GPS data). Sådanne datakilder er attaktive, idet de indeholder information om faktisk foretagede valg fremfor valg i hypotetiske situationer. Desuden indeholder de ofte mange observationer. Projektet vil implementere metoden i software, og anvende denne i kombination med GPS data til at estimere Landstrafikmodellen. Dette vil sikre et bedre beslutningsgrundlag for fremtidige infrastrukturprojekter. Landstrafikmodellen anvendes bl.a. af Transportministeriet til projektvurdering.
Postdoc / DFF-Individuel Postdoc / fellowship