2023旅行分析和规划创新会议(The TRB Innovations in Travel Analysis and Planning)嘉宾演讲PPT合集(共54套打包)

2023旅行分析和规划创新会议(The TRB Innovations in Travel Analysis and Planning)嘉宾演讲PPT合集(共54套打包)

更新时间:2025-01-17 报告数量:54份

评估以前的交通需求模型预测的准确性.pptx   评估以前的交通需求模型预测的准确性.pptx
用于交通需求扩展分析的可实现高峰小时负荷:来自电气工程领域和供需紧张分析的新的数据驱动观点.pptx   用于交通需求扩展分析的可实现高峰小时负荷:来自电气工程领域和供需紧张分析的新的数据驱动观点.pptx
经济增长、项目评分的可及性和公平性.pdf   经济增长、项目评分的可及性和公平性.pdf
机器学习辅助共享出行.pdf   机器学习辅助共享出行.pdf
应用新颖的温室气体指数视角来影响 DOT 投资.pdf   应用新颖的温室气体指数视角来影响 DOT 投资.pdf
基于被动大数据源的区域快速反应模型(QRM)应用.pdf   基于被动大数据源的区域快速反应模型(QRM)应用.pdf
在佛罗里达州修订建模标准和制定指南的协作方法.pdf   在佛罗里达州修订建模标准和制定指南的协作方法.pdf
具有共同吸引力限制的多类目的地选择.pdf   具有共同吸引力限制的多类目的地选择.pdf
交通规划模型的机器学习:基于出行选择图(TCG)的方法.pdf   交通规划模型的机器学习:基于出行选择图(TCG)的方法.pdf
远程办公选择与通勤距离之间的相互作用.pdf   远程办公选择与通勤距离之间的相互作用.pdf
自动驾驶汽车(AV)时代的停车即乘:私人到共享的自动驾驶汽车传输系统.pdf   自动驾驶汽车(AV)时代的停车即乘:私人到共享的自动驾驶汽车传输系统.pdf
多离散连续(MDC)选择分析的深度神经网络和结构计量经济学模型的比较分析.pdf   多离散连续(MDC)选择分析的深度神经网络和结构计量经济学模型的比较分析.pdf
可路由多分辨率多模网络共享规范.pdf   可路由多分辨率多模网络共享规范.pdf
从延迟测量到能源和排放性能:使用基于流体队列的交叉分辨率框架连接BPR和MOVES.pdf   从延迟测量到能源和排放性能:使用基于流体队列的交叉分辨率框架连接BPR和MOVES.pdf
ABM-DTA集成的应用经验和新方向.pdf   ABM-DTA集成的应用经验和新方向.pdf
量化与大流行相关的行为变化对公交乘客量的影响.pdf   量化与大流行相关的行为变化对公交乘客量的影响.pdf
访问公平计算器.pdf   访问公平计算器.pdf
约束下的按需移动服务建模.pdf   约束下的按需移动服务建模.pdf
智能手机应用程序对旅行行为数据收集、分析和建模的影响.pdf   智能手机应用程序对旅行行为数据收集、分析和建模的影响.pdf
巴士旅行时间预测:从 GTFS 数据中学习.pdf   巴士旅行时间预测:从 GTFS 数据中学习.pdf
基于活动模型的敏感性测试.pdf   基于活动模型的敏感性测试.pdf
在下一代交通规划过程中量化交通枢纽的出行影响和效益.pdf   在下一代交通规划过程中量化交通枢纽的出行影响和效益.pdf
公共公园游憩模式的创新研究.pdf   公共公园游憩模式的创新研究.pdf
使用位置大数据分析飓风疏散行为.pdf   使用位置大数据分析飓风疏散行为.pdf
交通安全数据中心(TSDC).pdf   交通安全数据中心(TSDC).pdf
Covid-19 大流行对公交乘客量的影响.pdf   Covid-19 大流行对公交乘客量的影响.pdf
通过先进的计量经济学和大规模基于智能体的网络对多伦多和汉密尔顿地区的区域旅行需求进行微观模拟.pdf   通过先进的计量经济学和大规模基于智能体的网络对多伦多和汉密尔顿地区的区域旅行需求进行微观模拟.pdf
规划者和建模者的旅行预测指南.pdf   规划者和建模者的旅行预测指南.pdf
用于管理车道网络流量和收入研究的 DTA 模型.pdf   用于管理车道网络流量和收入研究的 DTA 模型.pdf
新的远程工作环境中的住房选择.pdf   新的远程工作环境中的住房选择.pdf
将车辆类型合并到基于活动的模型(ABM)中.pdf   将车辆类型合并到基于活动的模型(ABM)中.pdf
基于周末活动的模型.pdf   基于周末活动的模型.pdf
员工当前和首选工作场所位置的不和谐研究.pdf   员工当前和首选工作场所位置的不和谐研究.pdf
公交车上 APC 和 Farebox 乘客量估计的准确性:一种深度学习数据收集方法.pdf   公交车上 APC 和 Farebox 乘客量估计的准确性:一种深度学习数据收集方法.pdf
使用POLARIS将能源和排放纳入交通规划.pdf   使用POLARIS将能源和排放纳入交通规划.pdf
两市按需多式联运系统设计的经验教训.pdf   两市按需多式联运系统设计的经验教训.pdf
ActivitySim的长途旅行模型.pdf   ActivitySim的长途旅行模型.pdf
运输系统公平性分析的可操作性度量.pdf   运输系统公平性分析的可操作性度量.pdf
股票建模计划的蓝图.pdf   股票建模计划的蓝图.pdf
深入探讨在家工作的增加及其对公平和差旅的相关影响.pdf   深入探讨在家工作的增加及其对公平和差旅的相关影响.pdf
改进远程办公在基于活动的出行模型中的表示.pdf   改进远程办公在基于活动的出行模型中的表示.pdf
夏季双休日交通需求模型的改进.pdf   夏季双休日交通需求模型的改进.pdf
在温哥华迈向基于活动的模式.pdf   在温哥华迈向基于活动的模式.pdf
利用大数据对微观模拟ABM进行校准.pdf   利用大数据对微观模拟ABM进行校准.pdf
俄亥俄州运输部通用商业机构合成器.pdf   俄亥俄州运输部通用商业机构合成器.pdf
人口缩减下基于活动的出行需求模型的随机性:以ActivitySim为例.pdf   人口缩减下基于活动的出行需求模型的随机性:以ActivitySim为例.pdf
El Paso国际旅行需求模型.pdf   El Paso国际旅行需求模型.pdf
使用分位数回归量化公交客运量预测的不确定性.pdf   使用分位数回归量化公交客运量预测的不确定性.pdf
COVID、CAV 和预测:马里兰州对不确定未来的数据驱动情景分析.pdf   COVID、CAV 和预测:马里兰州对不确定未来的数据驱动情景分析.pdf
数据驱动的出行需求模型.pdf   数据驱动的出行需求模型.pdf
在道路网络上对交通车辆进行路径规划以在出行需求建模的特殊情况下进行规划.pdf   在道路网络上对交通车辆进行路径规划以在出行需求建模的特殊情况下进行规划.pdf
俄勒冈州交通规划:在快速变化和不确定的时代利用情景规划的案例研究.pdf   俄勒冈州交通规划:在快速变化和不确定的时代利用情景规划的案例研究.pdf
TDM 开发中的特殊生成器:为多组织可访问性开发的全州特殊生成器数据分析和可视化工具.pdf   TDM 开发中的特殊生成器:为多组织可访问性开发的全州特殊生成器数据分析和可视化工具.pdf
2024年俄亥俄州日食全州事件建模.pdf   2024年俄亥俄州日食全州事件建模.pdf

报告合集目录

报告预览

  • 全部
    • 2023旅行分析和规划创新会议(The TRB Innovations in Travel Analysis and Planning)嘉宾演讲PPT合集
      • 经济增长、项目评分的可及性和公平性.pdf
      • 机器学习辅助共享出行.pdf
      • 应用新颖的温室气体指数视角来影响 DOT 投资.pdf
      • 基于被动大数据源的区域快速反应模型(QRM)应用.pdf
      • 在佛罗里达州修订建模标准和制定指南的协作方法.pdf
      • 具有共同吸引力限制的多类目的地选择.pdf
      • 交通规划模型的机器学习:基于出行选择图(TCG)的方法.pdf
      • 远程办公选择与通勤距离之间的相互作用.pdf
      • 自动驾驶汽车(AV)时代的停车即乘:私人到共享的自动驾驶汽车传输系统.pdf
      • 多离散连续(MDC)选择分析的深度神经网络和结构计量经济学模型的比较分析.pdf
      • 可路由多分辨率多模网络共享规范.pdf
      • 从延迟测量到能源和排放性能:使用基于流体队列的交叉分辨率框架连接BPR和MOVES.pdf
      • ABM-DTA集成的应用经验和新方向.pdf
      • 量化与大流行相关的行为变化对公交乘客量的影响.pdf
      • 访问公平计算器.pdf
      • 约束下的按需移动服务建模.pdf
      • 智能手机应用程序对旅行行为数据收集、分析和建模的影响.pdf
      • 巴士旅行时间预测:从 GTFS 数据中学习.pdf
      • 基于活动模型的敏感性测试.pdf
      • 在下一代交通规划过程中量化交通枢纽的出行影响和效益.pdf
      • 公共公园游憩模式的创新研究.pdf
      • 使用位置大数据分析飓风疏散行为.pdf
      • 交通安全数据中心(TSDC).pdf
      • Covid-19 大流行对公交乘客量的影响.pdf
      • 通过先进的计量经济学和大规模基于智能体的网络对多伦多和汉密尔顿地区的区域旅行需求进行微观模拟.pdf
      • 规划者和建模者的旅行预测指南.pdf
      • 用于管理车道网络流量和收入研究的 DTA 模型.pdf
      • 新的远程工作环境中的住房选择.pdf
      • 将车辆类型合并到基于活动的模型(ABM)中.pdf
      • 基于周末活动的模型.pdf
      • 员工当前和首选工作场所位置的不和谐研究.pdf
      • 公交车上 APC 和 Farebox 乘客量估计的准确性:一种深度学习数据收集方法.pdf
      • 使用POLARIS将能源和排放纳入交通规划.pdf
      • 两市按需多式联运系统设计的经验教训.pdf
      • ActivitySim的长途旅行模型.pdf
      • 运输系统公平性分析的可操作性度量.pdf
      • 股票建模计划的蓝图.pdf
      • 深入探讨在家工作的增加及其对公平和差旅的相关影响.pdf
      • 改进远程办公在基于活动的出行模型中的表示.pdf
      • 夏季双休日交通需求模型的改进.pdf
      • 在温哥华迈向基于活动的模式.pdf
      • 利用大数据对微观模拟ABM进行校准.pdf
      • 俄亥俄州运输部通用商业机构合成器.pdf
      • 人口缩减下基于活动的出行需求模型的随机性:以ActivitySim为例.pdf
      • El Paso国际旅行需求模型.pdf
      • 使用分位数回归量化公交客运量预测的不确定性.pdf
      • COVID、CAV 和预测:马里兰州对不确定未来的数据驱动情景分析.pdf
      • 数据驱动的出行需求模型.pdf
      • 在道路网络上对交通车辆进行路径规划以在出行需求建模的特殊情况下进行规划.pdf
      • 俄勒冈州交通规划:在快速变化和不确定的时代利用情景规划的案例研究.pdf
      • TDM 开发中的特殊生成器:为多组织可访问性开发的全州特殊生成器数据分析和可视化工具.pdf
      • 2024年俄亥俄州日食全州事件建模.pdf
请点击导航文件预览
资源包简介:

1、Economic Growth,Accessibility and Equity in Project ScoringSession B1:Capturing the Impacts of Transportation Projects on Disadvantaged PopulationsInnovations in Travel Analysis and Planning Conferen。

2、ITAP AI WorkshopJune 4 2023Machine Learning Aided Shared MobilityMachine Learning Aided Shared MobilityDepartment of Civil&Coastal EngineeringLili Du,Ph.D.,Associate Professor University of Flori。

3、FundingDistributionProjectsGHG+ApplyinganovelGHGIndexLenstoInfluenceDOTInvestmentsTaraWeidnerOregonDOTClimateOfficeTransportationResearchBoardITAConferenceJune2023STIPClimateLensdecisionpointsSTIPCli。

4、Regional Quick Response Model(QRM)Application Using Passive Big Data SourcesVijayaraghavan(Vijay)SivaramanTransportation Planning Program TxDOT TTI:Transportation Planning&Modeling Conference on 。

5、FSUTMSNGA Collaborative Approach to Revising Modeling Standards and Developing Guidelines in FloridaJune 5,2023PresentersThomas Hill Florida Department of TransportationRoberto Miquel Whitman,Requard。

6、“Destination”choiceismoregenerallylocationchoice.“Multiclass”isreferringto4step andotheraggregatemodelswithhouseholdsegmentations.Thisisnotreallyaboutaninnovation,butaboutapplicationofawellestablishe。

7、Machine Learning for Transportation Planning Models:A Travel Choice Graph(TCG)-Based ApproachPresented by:Mohammad Abbasi,Ph.D.Arizona State UniversityAuthors Arizona State University Mohammad Abbasi。

8、The Interplay between Teleworking Choice and Commute DistanceAupal MondalUniversity of Texas at AustinJUNE 6TH,202312Katherine E.AsmussenPhD StudentAupal MondalPhD StudentDr.Chandra R.BhatProfessorCo。

9、Conference on Innovations in Travel Analysis and PlanningSession B3:Sustainability and Multimobility(June 5,2023,at 3:30 PM)Conference on Innovations in Travel Analysis and Planning1.Research Backgro。

10、COLLABORATE.INNOVATE.EDUCATE.A Comparative Analysis of Deep Neural Network and Structural Econometric Models for Multiple Discrete-Continuous(MDC)Choice Analysis1XYZ Xth,2019June,2023Aupal MondalChan。

11、GMNS*:A Specification for Sharing Routable Multi-Resolution and Multi-Modal NetworksIan Berg and Scott Smith,U.S.DOT Volpe CenterJune 5,2023*General Modeling Network SpecificationConference on Innova。

12、From Delay Measure to Energy and Emissions Performance:Linking BPR with MOVES using Fluid-Queue Based Cross-Resolution FrameworkPresented by:Mohammad Abbasi,Ph.D.Arizona State UniversityAuthors Arizo。

13、 2021 Bentley Systems,Incorporated 2022 Bentley Systems,IncorporatedApplication and New Directions for ABM-DTA IntegrationJim Hicks,Peter Vovsha,Michael Mahut,Ido Juran,Hani Mahmassani,Haidong ZhuAni。

14、Quantifying the Effects of Pandemic Related Behavioral Changes on Transit RidershipGopindra Sivakumar Nair,Arash Mirzaei,Hua Yang06-06-2023MotivationConference on Innovations in Travel Analysis and P。

15、Access Equity CalculatorSara KhoeiniRaghuprasad SidharthanRosella PicadoLawrence Pesesky TRB Innovations in Travel Analysis and Planning ConferenceIndianapolis,INJune 5,20232Metric-based equity analy。

16、Modeling on-demand mobility services under constraintsChetan Joshi,P.E.(PTV Group)Background Results from testing a framework for modeling on-demand mobilityservices under constraints Motivated by qu。

17、1/30Implications of Smartphone App Use for Household Travel Survey Data CollectionSonya Solinsky Texas Department of TransportationEdgar Millard Texas A&M Transportation Institute2/30Overview of 。

18、Bus Travel Time Predictions:Learning from the GTFS DataMd Ahnaf ZahinDr.Yaw Adu-GyamfiTitan LaboratoryCivil and Environmental EngineeringUniversity of Missouri-ColumbiaBackgroundConference on Innovat。

19、Sensitivity Testing of Activity-Based ModelsTRB Innovation in Travel Analysis and PlanningIndianapolis,IndianaJune 5,2023Presented by Andrew Rohne2Introduction Testing of model scenarios during imple。

20、Quantifying Travel Impact and Benefits of Mobility Hubs in the Next Generation Transit Planning ProcessAbstract Code:9437By Jinghua Xu,Ph.D.,P.E.Conference on Innovations in Travel Analysis and Plann。

21、Innovative Modeling of Recreation Visits to Public Parklands Session C2:Big Data for Travel AnalysisPresented by:Mark BradleyJune 5,2023Innovative Modeling of Recreation Trips to Public ParklandsPres。

22、Analyzing Hurricane Evacuation Behavior using Locational Big DataKrishnan Viswanathan,WRA LLPPragun Vinayak,Cambridge Systematics,Inc.Jason Lemp,Cambridge Systematics,Inc.Acknowledgements Drew Sussma。

23、Transportation Secure Data Center(TSDC)June 4,2023TRB Innovations in Travel Analysis&Planning Conference Joe Fish,National Renewable Energy Lab2Source:https:/ Secure Data Center(TSDC)OverviewHigh。

24、NCTCOG PresentationEffects of COVID-19 on Transit RidershipTRB Innovations in Travel Analysis and Planning ConferenceJune 6,2023Kathy Yu and Arash MirzaeiModel and Data DevelopmentTransportation Depa。

25、Microsimulation of Regional Travel Demand through Advanced Econometrics and Large-Scale Agent-based Network Simulation for the Greater Toronto and Hamilton AreaKaili Wang,PhD Candidate,University of 。

26、1Presented by:Jay EvansJune 5,2023Travel Forecasting Guidance for Planners and ModelersA1:Travel Modeling and Forecasting Guidance23-5Travel Forecasting6-8TFGuide9-18Six-Step Process to Use19Updating。

27、A DTA Model for Managed Lanes Network Traffic and Revenue StudyTRB Innovations in Travel Analysis and Planning ConferenceIndianapolis,INJune 6,2023Lihe Wang,P.E.Managed lanes also known as express la。

28、COLLABORATE.INNOVATE.EDUCATE.Housing Choice in an Evolving Remote Work LandscapeDale RobbennoltAngela HaddadAupal MondalChandra BhatCOLLABORATE.INNOVATE.EDUCATE.Research TeamDale RobbennoltAngela Had。

29、Incorporation of Vehicle Fleet Composition(VFC)in ABMPresented byBentley SystemsPeter Vovsha,Gaurav Vyas&Jim HicksandMaricopa Association of GovernmentsDaehyun You,Vladimir Livshits,Arup Dutta,Pe。

30、 2021 Bentley Systems,Incorporated 2022 Bentley Systems,IncorporatedWeekend ABMWeekend ABMPetya Maneva-PresenterProject TeamMAGVladimir LivshitsArup DuttaPetya ManevaDaehyun YouHaidong ZhuBentley Sys。

31、COLLABORATE.INNOVATE.EDUCATE.A Dissonance Study of Employees Current and Preferred Workplace Locations SamanthaM.AndersonKatherineE.AsmussenShobhit SaxenaDr.ChandraR.BhatCOLLABORATE.INNOVATE.EDUCATE.。

32、2023 Innovations in travel Analysis and Planning ConferenceAccuracy of APC and Farebox Ridership Estimates on Buses:A Deep Learning Approach to Data CollectionJune 6,2023Jackie Nowak,SRF Consulting G。

33、INCORPORATING ENERGY AND EMISSION INTO TRANSPORTATION PLANNING USING POLARISJOSHUA AULDManager,Transportation Systems and MobilityVehicle and Mobility Systems DepartmentArgonne National LaboratoryJun。

34、Lessons from the Design of On-Demand Multi-Modal Transit Systems in Two CitiesJune 5,2023Hongzhao Guan1,Greg Erhardt2,Gregory Macfarlane3,Pascal Van Hentenryck1,and Kari Watkins41H.Milton Stewart Sch。

35、Long-Distance Travel Model for ActivitySimPresented byRebekah Straub,Ohio Department of TransportationwithAlex Bettinardi,Oregon Department of TransportationJeff Newman,Cambridge SystematicsGreg Erha。

36、06/05/23Envy:An Operational Metric for Equity Analysis in Transportation Systems1Envy:An Operational Metric for Equity Analysis in Transportation SystemsSiwei Hua,Daisik Nama,b,Pengyuan Suna,R.Jayakr。

37、1Cambridge Systematics,Inc.presented topresented byTowards a Blueprint for an Equity Modeling ProgramQuestions you need to ask yourselfTRB Innovations in Travel Analysis and Planning ConferenceJohn G。

38、A Deep Dive into the Increase in Working from Home and Related Effects on Equity and TravelMark BradleyJohanna ZmudResearchResearch MethoMethod dUsed IPUMS to extract ACS PUMS data for all workers in。

39、Improving the Representation of Telecommuting in Improving the Representation of Telecommuting in ActivityActivity-Based Travel ModelsBased Travel ModelsSijia Wang,WSPProject Team Rebekah Straub,Ohio。

40、Adaptation of a Travel Demand Model for Summer WeekendsHampton Roads Express Lane Network(HRELN)Traffic and Revenue Study,2021-22Mark Feldman,Scott Allaire,Tarannum Rima,Benjamin Caron,CDM SmithAgend。

41、Moving toward activity-based models in Metro VancouverBo Wen,Senior Modeler,TransLinkOur Modeling RegionConference on Innovations in Travel Analysis and PlanningEvolving planning needsConference on I。

42、1|WWW.BENTLEY.COM|2023 Bentley Systems,Incorporated 2023 Bentley Systems,IncorporatedUtilizing big data for calibration of a microsimulation ABMGaurav Vyas,Peter Vovsha,Joe Carr-Bentley SystemsPresen。

43、1John Gliebe,Cambridge Systematics,Inc.presented topresented byOhio DOT General Purpose Business Establishment SynthesizerTRB Innovations in Travel Analysis and Planning ConferenceGreg Giaimo,WSPKris。

44、Innovations in Travel Analysis and PlanningStochasticity in Activity-based Travel Demand Models under Population Downscaling:ActivitySim as an Example06/06/23Stochasticity in Activity-based Travel De。

45、1Cambridge Systematics,Inc.presented topresented byEl Paso International Travel Demand ModelTRB Innovations in Travel Analysis&PlanningZeina WafaJune 6th,20232The El Paso Juarez Region3 3Data Sou。

46、Quantifying the Uncertainty of Transit Ridership Forecasts Using Quantile RegressionJawad Mahmud HoqueaIan ZhangaGreg ErhardtaDave SchmittbaDepartment of Civil Engineering,University of KentuckybInsi。

47、COVID,CAV,and Forecasting:Marylands Data Driven Scenario Analysisfor an Uncertain Future Mark Radovic,Gannett Fleming,Inc.Jonathan Avner,Whitman Requardt&Associates,LLCMARYLAND SNAPSHOTRanked 42n。

48、Calibrating Fundamental Diagram of Traffic Flow and Volume-Delay Functions from Both Speed and Count DataPresented by:Arup Dutta,Ph.D.Travel Demand Modeling Program ManagerMaricopa Association of Gov。

展开阅读全文
Estelle1
Es****e...

该用户很懒,什么也没介绍

客服
商务合作
小程序
服务号