![](/images/graphics-bg.png)
A Customized Deep Neural Network Approach to Investigate Travel Mode Choice with Interpretable Utility Information
المؤلفون المشاركون
Zhang, Zhengchao
Ji, Congyuan
Wang, Yineng
Yang, Yanni
المصدر
Journal of Advanced Transportation
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-09-16
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Discrete choice modeling of travel modes is an essential part of traffic planning and management.
Thus far, this field has been dominated by multinomial logit (MNL) models with a linear utility specification.
However, deep neural networks (DNNs), owing to their powerful capacity of nonlinear fitting, are now rapidly replacing these models.
This is because, by using DNNs, mode choice can be assimilated with the classification problems within the machine learning community.
This article proposes a newly designed DNN framework for traffic mode choice in the style of two hidden layers.
First, a local-connected layer automatically extracts an effective utility specification from the available data, and then, a fully connected layer augments the feature representation.
Validated by a practical city-wide multimodal traffic dataset in Beijing, our model significantly outperforms the random utility models and simple fully connected neural network in terms of the prediction accuracy.
Besides the comparison of the predictive power, we also present the interpretability of the proposed model.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zhang, Zhengchao& Ji, Congyuan& Wang, Yineng& Yang, Yanni. 2020. A Customized Deep Neural Network Approach to Investigate Travel Mode Choice with Interpretable Utility Information. Journal of Advanced Transportation،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1175737
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zhang, Zhengchao…[et al.]. A Customized Deep Neural Network Approach to Investigate Travel Mode Choice with Interpretable Utility Information. Journal of Advanced Transportation No. 2020 (2020), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1175737
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zhang, Zhengchao& Ji, Congyuan& Wang, Yineng& Yang, Yanni. A Customized Deep Neural Network Approach to Investigate Travel Mode Choice with Interpretable Utility Information. Journal of Advanced Transportation. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1175737
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1175737
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)