Modeling Social Influence on Activity-Travel Behaviors Using Artificial Transportation Systems
Modeling Social Influence on Activity-Travel Behaviors Using Artificial Transportation Systems
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使用人工交通系统模拟社会对活动旅行行为的影响
DOI：
10.1109/tits.2014.2342279
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发表时间：
2015-06
影响因子：
8.5
通讯作者：
Shen D
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Chen S;Liu Z;Shen D
深入了解人们的活动出行行为对于有效的出行需求预测和管理至关重要。虽然人们认识到社会交往在人们的决策行为中起着重要的作用，但我们对社会交往如何塑造和影响人们的活动-旅行行为的理解仍然有限。因此，本文首次将社会学习引入人工交通系统（ATS），以模拟其对活动出行行为的影响。基于指定的ATS，可以进行三种类型的通用社交互动（即，模仿、整合和社交网络上的经验共享）进行建模和研究。结果表明，我们的模型可以使人工智能体学习决定最佳行为，形成习惯性的选择，并逐渐出现时尚。
A deep understanding of people's activity-travel behaviors is critical and essential for effective travel demand forecasting and management. Although it is acknowledged that social interactions play an important role in people's decision-making behaviors, our understanding of how they shape and impact activity-travel behaviors of people is still limited. Therefore, for the first time, this paper introduces social learning into artificial transportation systems (ATSs) to model their influence on activity-travel behaviors. Based on a specified ATS, three types of universal social interactions (i.e., imitation, conformity, and experience sharing on social networks) are modeled and studied. The results indicate that our models can make artificial agents learn to decide the best behavior, form habitual choices, and emerge fashion gradually.
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影响因子：
1.7
作者：
F. Marchal;K. Nagel
通讯作者：
F. Marchal;K. Nagel
DOI：
10.1109/mis.2007.98
发表时间：
2007-09
期刊：
IEEE Intell. Syst.
影响因子：
--
作者：
Fei-Yue Wang
通讯作者：
Fei-Yue Wang
DOI：
10.1068/a43571
发表时间：
2011-11
期刊：
Environment and Planning A
影响因子：
--
作者：
Cynthia Chen;Haiyun Lin
通讯作者：
Cynthia Chen;Haiyun Lin
影响因子：
6.4
作者：
Y. Sunitiyoso;E. Avineri;K. Chatterjee
通讯作者：
Y. Sunitiyoso;E. Avineri;K. Chatterjee
影响因子：
0.9
作者：
Fei-Yue Wang;Kathleen M. Carley;D. Zeng;W. Mao
通讯作者：
Fei-Yue Wang;Kathleen M. Carley;D. Zeng;W. Mao