Arc travel time and path choice model estimation subsumed
Sobhan Mohammadpour and Emma Frejinger
我们解决了在网络中同时估计弧线旅行时间的问题,以及用于战略和战术网络规划目的的路线选择模型参数。 此外,在关于道路交通网络的文献中,这些相互依赖的任务已经分别处理。 我们说明忽略这种相互依赖性会导致错误的路由选择模型参数估计。 我们提出了一种方法,用于最大可能性估计,以解决适用于任何可区分路线选择模型的同步估计问题。 此外,我们的方法允许在不同粒度水平上自然地混合观测,包括嘈杂或部分路径数据。 基于纽约市真实出租车数据的数字结果表明,我们的方法表现强劲,即使与仅专注于弧线旅行时间估计的基准方法相比也是如此。
We address the problem of simultaneously estimating arc travel times in a network and parameters of route choice models for strategic and tactical network planning purposes. Hitherto, these interdependent tasks have been approached separately in the literature on road traffic networks. We illustrate that ignoring this interdependence can lead to erroneous route choice model parameter estimates. We propose a method for maximum likelihood estimation to solve the simultaneous estimation problem tha...