UNDERSTANDING TRAVEL BEHAVIOR: A DEEP NEURAL NETWORK AND SHAP APPROACH TO MODE CHOICE DETERMINANTS
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21260%2F24%3A00378842" target="_blank" >RIV/68407700:21260/24:00378842 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://doi.org/10.14311/NNW.2024.34.012" target="_blank" >https://doi.org/10.14311/NNW.2024.34.012</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.14311/NNW.2024.34.012" target="_blank" >10.14311/NNW.2024.34.012</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
UNDERSTANDING TRAVEL BEHAVIOR: A DEEP NEURAL NETWORK AND SHAP APPROACH TO MODE CHOICE DETERMINANTS
Popis výsledku v původním jazyce
Understanding individual travel behavior is crucial for developing effective travel demand management strategies and informed transportation policies. This study investigates the factors influencing individuals’ mode choices by analyzing data from a comprehensive travel survey. We employ a deep neural network model to explore the relationships between survey variables and respondents’ transportation mode preferences, focusing on both observable and latent factors. The SHAP method is applied to interpret the model’s outputs, providing global and local explanations that offer detailed insights into the contribution of each variable to mode choice decisions. By identifying the key determinants of mode selection and uncovering the complex interactions between these factors, this research provides valuable insights for designing targeted policies that can better address transportation needs and influence sustainable travel behavior.
Název v anglickém jazyce
UNDERSTANDING TRAVEL BEHAVIOR: A DEEP NEURAL NETWORK AND SHAP APPROACH TO MODE CHOICE DETERMINANTS
Popis výsledku anglicky
Understanding individual travel behavior is crucial for developing effective travel demand management strategies and informed transportation policies. This study investigates the factors influencing individuals’ mode choices by analyzing data from a comprehensive travel survey. We employ a deep neural network model to explore the relationships between survey variables and respondents’ transportation mode preferences, focusing on both observable and latent factors. The SHAP method is applied to interpret the model’s outputs, providing global and local explanations that offer detailed insights into the contribution of each variable to mode choice decisions. By identifying the key determinants of mode selection and uncovering the complex interactions between these factors, this research provides valuable insights for designing targeted policies that can better address transportation needs and influence sustainable travel behavior.
Klasifikace
Druh
J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science
CEP obor
—
OECD FORD obor
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2024
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
Neural Network World
ISSN
1210-0552
e-ISSN
2336-4335
Svazek periodika
34
Číslo periodika v rámci svazku
4
Stát vydavatele periodika
CZ - Česká republika
Počet stran výsledku
23
Strana od-do
219-241
Kód UT WoS článku
001387819600001
EID výsledku v databázi Scopus
—