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Two-dimensionally constrained disaggregate trip generation, distribution and mode choice model: Theory and application for a Swiss national model

机译：二维约束的分类旅行生成，分布和模式选择模型：瑞士国家模型的理论和应用

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The Swiss federal government has asked the IVT, ETH Zuerich in collaboration with the TU Dresden and Emch + Berger, rnZuerich to estimate origin-destination matrices by mode and purpose for the year 2000. The complex zoning system employing about 3000 zones required an algorithm which is fast, but also able to face generation, distribution and mode choice simultaneously.rnThe EVA algorithm developed by Lohse et al. [Lohse, D., Teichert, H., Dugge, B., Bachner, G., 1997. Ermittlung von Verkehrsstroemen mit n-linearen Gleichungssystemen unter Beachtung von Nebenbedingungen einschliesslich Parameterschaetzung rn(Verkehrsnachfragemodellierung: Erzeugung, Verteilung, Aufteilung). Schriftenreihe des Instituts fuer Verkehrsplanung rnund Strassenverkehr, H. 5/1997, Fakultaet Verkehrswissenschaften "Friedrich List", Technische Uniyersitaet Dresden] was adapted for this purpose. The key properties of the algorithm are a disaggregate description of the demand, and its use of appropriate logit-type models for the demand distribution, while maintaining the known marginal distributions of the matrices generated. The algorithm calculates trip production and attractions by zone using activity pairs. The combined destination and mode choice models are estimated for the different traveller types and activity pairs.rnThe paper derives and describes for the first time the EVA algorithm in English, including the solution method used. Second, it summarises the results of choice model estimation providing generalised cost elasticities of demand by purpose and traveller type. Third, it discusses the quality of the results by assessing the structure of the matrix against actual census data for road and rail traffic.
机译：瑞士联邦政府已要求IVT，苏黎世联邦理工学院（ETH Zurich）与德累斯顿工业大学（TU Dresden）和Emch + Berger（rnZuerich）合作，按模式和目的估算2000年的原点目的地矩阵。复杂的分区系统采用约3000个区域，因此需要一种算法Lohse等人开发的EVA算法，速度很快，但也可以同时面对生成，分布和模式选择。 [Lohse，D.，Teichert，H.，Dugge，B.，Bachner，G.，1997。在考虑参数约束rn的约束下，使用n线性方程组确定交通流量（交通需求建模：生成，分布，分布）。为此目的，改编了交通规划和道路交通研究所的出版物，H。5/1997，交通科学学院的“弗里德里希名单”，德累斯顿工业大学]。该算法的关键特性是对需求的分类描述，以及在保持所生成矩阵的已知边际分布的同时，对需求分配使用适当的logit型模型。该算法使用活动对按区域计算出行次数和景点。为不同的旅行者类型和活动对估计了组合的目的地和模式选择模型。rn本文首次用英语推导并描述了EVA算法，包括所使用的求解方法。其次，它总结了选择模型估计的结果，提供了按目的和旅行者类型划分的需求的广义成本弹性。第三，它通过根据公路和铁路交通实际普查数据评估矩阵的结构来讨论结果的质量。

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