评估使用统计和机器学习技术确定出行方式选择的因素 —— 以印度孟加拉城市为例

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内容提要

决策行为在交通规划中很重要。本研究使用低收入家庭数据,采用多项式逻辑模型和机器学习分类器,解释决策行为。结果显示随机森林模型准确性最佳,旅行成本增加会降低公交出行概率,旅行时间减少则增加对地铁的偏好。这项研究扩展了机器学习技术在模式选择分析中的应用,并提高了对这些模型在真实数据方面的理解。

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