Development of an environmentally friendly ICT platform for transport management and analysis of user preferences

开发环境友好型信息通信技术平台,用于运输管理和用户偏好分析

基本信息

  • 批准号:
    22K14339
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 2.83万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
  • 财政年份:
    2022
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2022-04-01 至 2024-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Firstly, based on a two-week field experiment in Hiroshima, an empirical analysis established positive impact of monetary incentives on mode choice utility. Meanwhile, people with pro-environmental attitudes were observed to be less likely to choose cars and more likely to choose public transit and non-motorized transport modes. The findings were presented at the 102nd TRB annual meeting.Second analysis in the project, tested the impact of data preprocessing and GPS data frequency on accuracy and interpretability using machine learning models. The results show that data preprocessing have a larger impact as compared to GPS data frequency.Third analysis involves a comprehensive review of literature on travel mode recommender systems, which summarizes the different algorithms, data types, and impacts of such tools.One manuscript is currently under review and two under preparation.
首先,基于为期两周的广岛实地实验,实证分析了货币激励对模式选择效用的正向影响。与此同时,持环保态度的人不太可能选择汽车,更有可能选择公共交通和非机动交通方式。研究结果在第102届TRB年会上公布。该项目的第二次分析使用机器学习模型测试了数据预处理和GPS数据频率对准确性和可解释性的影响。结果表明,数据预处理有更大的影响相比,GPS数据频率。第三次分析涉及到一个全面的文献综述的旅游方式推荐系统,总结了不同的算法,数据类型,以及这些工具的影响。一个手稿目前正在审查和两个正在准备。

项目成果

期刊论文数量(1)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Impact of Extrinsic Monetary Incentives and Intrinsic Attitudes on Mode Choice: Evidence from a Field Experiment in Hiroshima, Japan
外在货币激励和内在态度对模式选择的影响:来自日本广岛实地实验的证据
  • DOI:
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Varun Varghese;Makoto Chikaraishi
  • 通讯作者:
    Makoto Chikaraishi
{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

VARGHESE VARUN其他文献

VARGHESE VARUN的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

相似国自然基金

Understanding structural evolution of galaxies with machine learning
  • 批准号:
    n/a
  • 批准年份:
    2022
  • 资助金额:
    10.0 万元
  • 项目类别:
    省市级项目

相似海外基金

TRUST2 - Improving TRUST in artificial intelligence and machine learning for critical building management
TRUST2 - 提高关键建筑管理的人工智能和机器学习的信任度
  • 批准号:
    10093095
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.83万
  • 项目类别:
    Collaborative R&D
Quantum Machine Learning for Financial Data Streams
金融数据流的量子机器学习
  • 批准号:
    10073285
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.83万
  • 项目类别:
    Feasibility Studies
Explainable machine learning for electrification of everything
可解释的机器学习,实现万物电气化
  • 批准号:
    LP230100439
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.83万
  • 项目类别:
    Linkage Projects
DMS-EPSRC: Asymptotic Analysis of Online Training Algorithms in Machine Learning: Recurrent, Graphical, and Deep Neural Networks
DMS-EPSRC:机器学习中在线训练算法的渐近分析:循环、图形和深度神经网络
  • 批准号:
    EP/Y029089/1
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.83万
  • 项目类别:
    Research Grant
Machine Learning for Computational Water Treatment
用于计算水处理的机器学习
  • 批准号:
    EP/X033244/1
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.83万
  • 项目类别:
    Research Grant
Postdoctoral Fellowship: OPP-PRF: Leveraging Community Structure Data and Machine Learning Techniques to Improve Microbial Functional Diversity in an Arctic Ocean Ecosystem Model
博士后奖学金:OPP-PRF:利用群落结构数据和机器学习技术改善北冰洋生态系统模型中的微生物功能多样性
  • 批准号:
    2317681
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.83万
  • 项目类别:
    Standard Grant
RII Track-4:NSF: Physics-Informed Machine Learning with Organ-on-a-Chip Data for an In-Depth Understanding of Disease Progression and Drug Delivery Dynamics
RII Track-4:NSF:利用器官芯片数据进行物理信息机器学习,深入了解疾病进展和药物输送动力学
  • 批准号:
    2327473
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.83万
  • 项目类别:
    Standard Grant
CAREER: Blessing of Nonconvexity in Machine Learning - Landscape Analysis and Efficient Algorithms
职业:机器学习中非凸性的祝福 - 景观分析和高效算法
  • 批准号:
    2337776
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.83万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
CC* Campus Compute: UTEP Cyberinfrastructure for Scientific and Machine Learning Applications
CC* 校园计算:用于科学和机器学习应用的 UTEP 网络基础设施
  • 批准号:
    2346717
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.83万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Learning to create Intelligent Solutions with Machine Learning and Computer Vision: A Pathway to AI Careers for Diverse High School Students
学习利用机器学习和计算机视觉创建智能解决方案:多元化高中生的人工智能职业之路
  • 批准号:
    2342574
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.83万
  • 项目类别:
    Standard Grant
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了