A Sequential Tour-Based Mode Choice Framework with GPS-based Data: Integrating Machine-Learning-Derived Features into Mixed Logit and MNL Models
تُطوّر هذه الدراسة إطار عمل لتحديد اختيار وسيلة النقل القائم على الجولات المتسلسلة لمدينة سيدني باستخدام بيانات نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) والميزات المستمدة من تعلم الآلة، مما يثبت أن نماذج "لوجيت المختلط" (Mixed Logit) تُحسّن بشكل كبير من دقة التنبؤ لمكونات الجولة المترابطة، وأن إطار العمل يظل قوياً في مواجهة عدم اليقين في التقدير في المراحل السابقة، مما يؤكد صحة استخدام المدخلات المحاكية للتنبؤ العملي بالطلب على السفر.