| Forfattere: | Stefan Flügel, Christian Weber, Simen Sørbøe Klommestein, Johan Korsmo, Anders Kielland |
| Rapportnr: | 2065/2024 |
| ISBN (elektronisk versjon): | 978-82-480-1703-5 |
| Språk: | English |
| Vedlegg | Summary, pdf Full report, pdf Sammendrag, pdf |
Denne rapporten dokumenterer FoU-arbeidet som ble utført som en del av PRELONG-prosjektet mellom 2022 og 2024, med fokus på å generere aktivitetsplaner for en syntetisk befolkning i Stor-Oslo-området. Kjernen i tilnærmingen vår er to nevrale nettverksmodeller som forutsier egenskapene til alle reiser som foretas på en typisk ukedag. Disse maskinlæringsmodellene er trent på reiseundersøkelsesdata fra RUTER-MIS (2017–2024) og anvendes på befolknings- og pendlerdata. Blant de mange potensielle anvendelsene av disse datasettene er agentbaserte simuleringsmodeller som bruker dataene som input. I tillegg undersøker analyser påvirkningen av tilbudsvariabler (LoS) på prediksjonen av valg av reisemiddel, og fremhever visse utfordringer knyttet til en rent datadrevet tilnærming.
