Testing Uncertainty in an Integrated Land Use-TransportationMicrosimulation Model of Demographic Updating
سال انتشار: 1392
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 873
فایل این مقاله در 14 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
TTC13_110
تاریخ نمایه سازی: 25 خرداد 1393
چکیده مقاله:
In microsimulation models, the behaviours of agents as intelligent objects aremodeled through various behavioral modeling techniques, which give rise touncertainties in the modeling workflow and predicted outputs. ILUTE (IntegratedLand Use Transportation Environment model) is an agent-object-basedmicrosimulation model system, in which many agents (persons, families,households, firms, etc.) intelligently and/or randomly act and interact in acomplex ways. A 150,000 (150K) synthetic base year (1986) household sampleof the Greater Toronto and Hamilton Area (GTHA) population is used as thestarting point for undertaking twenty-years of historical simulations (1986-2006).In order to analyze the uncertainty associated with stochastic behaviours in theILUTE model system, a 1000 independent runs using different initial randomnumber seeds are generated and tested. In this paper, the behaviour of thedemographic updating module were tested by examining the variability of itsoutputs including births, deaths, families, and households across simulation runs.The test results show that all the simulated outputs’ distributions are generallynormally, or very close to normally, distributed. In general, ILUTE can simulatedemographic updating process with considerable reliability and confidence.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Seyed Ahad Beykaei
Post-Doc Fellow, Department of Civil Engineering,University of TorontoIBM Canada, Research and Development Centre`
Eric J. Miller
Professor, Department of Civil Engineering University of Toronto
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :