A data fusion approach for mobility hub impact assessment and location selection: integrating hub usage data into a large-scale mode choice model
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摘要
本研究提出一种将观测到的 hub 使用数据整合到大规模模式选择模型中的数据融合框架，用以在有限 survey 数据基础上对移动枢纽的行为影响进行定量评估并辅助选址。框架包括三步：识别潜在受 hub 影响的出行并扩展选择集、引入嵌套结构以涵盖 hub 转乘、利用 ground-truth 出行计数对 hub 相关参数进行标定；并通过自举不确定性分析量化 hub 使用及其下游指标的不确定性。以 Capital District, NY 的两个实际 hubs 为案例，结果显示两处 hub 分别可带来每天近10次和约7次的多模态出行增加，日均 VMT 显著下降（约43.29英里/日与32.12英里/日），消费者剩余显著增加（约3,870美元/日与1,790美元/日），并对1,100个潜在 hub 位点进行了全面比较，指出最佳 siting 依赖于评估目标（如潜在需求、交通量、碳排放或福利增益）[page::1]
