Applications of artificial intelligence in transport planning discrete choice modelling
Authors: Χρηστίδης Κωνσταντίνος 
Published: February 2025

Η παρούσα διατριβή αφορά στην παρουσίαση ερευνητικής εργασίας που σκοπό είχε την ανάπτυξη και δοκιμή τεχνικών μηχανικής μάθησης για την πρόβλεψη της ζήτησης για μετακινήσεις, ιδιαίτερα σε ό,τι αφορά υποδείγματα διακριτών επιλογών, την ανάπτυξη και αξιολόγηση μέτρων απόδοσης που μπορούν να εφαρμοσθούν σε υποδείγματα που αναπτύχθηκαν με διαφορετικές τεχνικές, και να περιγράψει ένα πλαίσιο για την ολοκλήρωση υποδειγμάτων μηχανικής μάθησης σε τελευταίας τεχνολογίας υποδείγματα συγκοινωνιακού σχεδιασμού. Αναπτύχθηκε μία σειρά υποδειγμάτων βασισμένων σε πολύ διαφορετικά σύνολα δεδομένων και μία ποικιλία μέτρων απόδοσης εφαρμόσθηκε σε αυτά. Διαπιστώθηκε ότι οι τεχνικές μηχανικής μάθηση απέδιδαν καλύτερα από πιο συμβατικές αντίστοιχες, τόσο για εφαρμογές παλινδρόμησης όσο και ταξινόμησης, και ότι με σύγχρονο εξοπλισμό σταθμού εργασίας οι απαιτούμενοι χρόνοι εκπαίδευσης ήταν περιορισμένοι, με την εξαίρεση του Προσαρμοστικού Νεύρο-Ασαφούς Συστήματος Συναγωγής, το οποίο απαίτησε εξαιρετικά μεγάλο χρόνο για εφαρμογές με μέτριο προς μεγάλο αριθμό διαστάσεων του χώρου του προβλήματος. Δοκιμάσθηκε ένας αριθμός διαφορετικών μέτρων απόδοσης, ο οποίος συμπεριλάμβανε μέτρα για τον εντοπισμό φαινομένων υπερβολικής προσαρμογής στα εκπαιδευμένα υποδείγματα και κακής απόδοσης σε σχέση με κλάσεις μειονότητας (με περιορισμένο αριθμό μελών στο δείγμα σε σχέση με άλλες). Βάσει ήδη υπαρχόντων μέτρων, όπως της βαθμολογίας F1, καθώς και τα προαναφερθέντα μέτρα, αναπτύχθηκαν πολυκριτηριακές βαθμολογίες ώστε να συγκριθούν υποδείγματα που αναπτύχθηκαν με διαφορετικές τεχνικές που επίσης συμπεριλαμβάνουν την πολυπλοκότητα λαμβάνοντας υπόψη τον αριθμό των εξηγητικών μεταβλητών ή το μέγεθος του κρυφού επιπέδου. Αυτά τα μέτρα υπέδειξαν καλύτερη απόδοση για τα υποδείγματα μηχανικής μάθησης σε σχέση με τα αντίστοιχα Logit, τόσο τα πολυπαραγοντικά όσο και τα ένθετα. Διαπιστώθηκε ότι ιδιαίτερα μη ισορροπημένα σύνολα δεδομένων, κάτι που αποτελεί συχνή περίπτωση σε συγκοινωνιακές έρευνες μετακινήσεων όπου τα ιδιωτικά αυτοκίνητα συχνά υπεραντιπροσωπεύονται, μπορεί να οδηγήσουν σε σοβαρές περιπτώσεις υπερβολικής προσαρμογής του υποδείγματος. Αυτό είναι δυνατό να επιλυθεί με τη χρήση υπό-δειγματοληψίας, όπου οι πλειοψηφικές κλάσεις υποαντιπροσωπεύονται στο εκπαιδευτικό σύνολο δεδομένων σε σχέση με το αρχικό δείγμα (π.χ. τα αποτελέσματα μίας συγκοινωνιακής έρευνας), τη χρήση υπέρ-δειγματοληψίας, όπου οι μειοψηφικές κλάσεις υπεραντιπροσωπεύονται μέσω της εισαγωγής κατάλληλα προετοιμα¬σμένων συνθετικών σημείων δεδομένων, ή υβριδικών τεχνικών που συνδυάζουν αυτές τις δύο προσεγγίσεις. Η ενσωμάτωση των αντιλήψεων των ατόμων για τις διαφορετικές επιλογές (π.χ. σε σχέση με το κόστους τους ή το κοινωνικό κύρος που προσδίδουν στο χρήστη τους) αποδείχθηκε ότι είναι θετική και βελτιώνει την απόδοση των υποδειγμάτων διακριτών επιλογών σε σύγκριση με τα εκείνα που αναπτύχθηκαν με τις ίδιες τεχνικές χωρίς να τα συμπεριλαμβάνουν. Δύο προσεγγίσεις δοκιμάσθηκαν για την επίτευξη αυτού του σκοπού: η πρώτη ήταν να θεωρηθούν οι αντιλήψεις των συμμετεχόντων ως γραμμικά τακτικές μεταβλητές και να ενσωματωθούν σε ένα μη ασαφές υπόδειγμα μηχανικής μάθησης, ιδιαίτερα Πολυεπίπεδα Αντίληπτρα, Μηχανές Διανύσματος Υποστήριξης, ή Δίκτυα Ακτινικής Συνάρτησης Βάσης, ενώ η δεύτερη ήταν η χρήση ενός Προσαρμοστικού Νεύρο-Ασαφούς Συστήματος Συναγωγής θεωρώντας τες ως ασαφείς εισαγόμενες μεταβλητές. Η δεύτερη προσέγγιση αποδείχθηκε δυσχερής, υπό την έννοια ότι απαιτεί πολύ μεγάλους χρόνους εκπαίδευσης σε σχέση με τις μη ασαφείς προαναφερθείσες αντίστοιχες, ενώ προσφέρει λίγα ή καθόλου κέρδη σε απόδοση. Ίσως είναι δυνατό ότι μία διαφορετική προσέγγιση για την ενσωμάτωση της ασάφειας των απαντήσεων των ατόμων να είναι πιο παραγωγική και προτείνεται τυχόν μελλοντική έρευνα να το εξερευνήσει χρησιμοποιώντας κάποια από τα μέτρα σύγκρισης υποδειγμάτων που αναπτύχθηκαν για την παρούσα μελέτη. Το Κεφάλαιο 1 παρέχει μία εισαγωγή στο πρόβλημα ενώ το Κεφάλαιο 2 διαπραγματεύεται το θεωρητικό υπόβαθρο του συγκοινωνιακού σχεδιασμού και της στατιστικής αναγνώρισης προτύπων με έμφαση στη Μηχανική Μάθηση. Το Κεφάλαιο 3 παρουσιάζει τη βιβλιογραφική επισκόπηση που διενεργήθηκε, ενώ το Κεφάλαιο 4 διαπραγματεύεται τη μεθοδολογία που ακολουθήθηκε στα πειράματα του παρόντος προγράμματος για εργασίες παλινδρόμησης και κατηγοριοποίησης. Το Κεφάλαιο 5 παρουσιάζει τα αποτελέσματα των πειραμάτων ενώ το Κεφάλαιο 6 εξερευνά τις πρακτικές συνέπειές τους σε σχέση την εφαρμογή τεχνικών Μηχανικής Μάθησης στο συγκοινωνιακό σχεδιασμό. Τέλος, το Κεφάλαιο 7 παρέχει με σύντομη επισκόπηση των συμπερασμάτων του παρόντος ερευνητικού προγράμματος.