Activity-based Travel Demand Forecasting using FEATHERS: Model Extension, Evaluation, and Execution

Abstract

Activity-based models of travel demand have received considerable attention in transportation planning and forecasting in recent years. Since the activity-based approach focuses on the complete activity behavior patterns and adopts a holistic framework considering the individual interactions and spatiotemporal constraints, it explicitly reveals the inability of the conventional trip-based and tour-based approaches and can be used to address many policy issues and their impact, such as land use, energy consumption, emission, congestion, and safety. FEATHERS (The Forecasting Evolutionary Activity-Travel of Households and their Environmental RepercussionS), developed by the Transportation Research Institute (IMOB) of Hasselt University, Belgium, is a micro-simulation framework particularly developed to facilitate the implementation of activity-based models for travel demand forecasting. Since its birth, continuous efforts have been given to the methodological innovations and practical applications of this framework. In this dissertation research, we concentrate on several research questions that have not yet been properly addressed concerning this framework. By answering them, we aim to apply this framework for real-life travel demand forecasting in a more detailed, more reliable, and more practical way. First, we extend the FEATHERS framework to a more disaggregated geographical zoning system, so that more detailed travel demand information can be expected. Currently, the FEATHERS framework is implemented for the Flanders region of Belgium and the most detailed travel demand data can be obtained at the Subzone level, which consists of 2,386 virtual units with an average area of 5.8 km2 . In order to satisfy the needs of some small-scale research and certain research that has to take more detailed information into account, a Building Block (BB) layer is introduced, which is the most detailed geographical level currently applicable in Belgium consisting of 10,521 units with an average area of 1.3 km2 , and we investigate the transferability of applying the FEATHERS framework from the Subzone zoning system to the BB zoning system, with the purpose of more detailed travel demand forecasting. The whole data processing procedure is elaborated in order to implement the FEATHERS framework on the BB zoning system. The observed as well as the predicted travel demand in Flanders based on the two zoning systems are compared. The results indicate the validity and also the necessity of this extension. Next, as model evaluation and validation, we investigate two types of uncertainties stemmed from applying the activity-based models in general, and the FEATHERS framework in particular. The first one is the relative impact of input variables involved in the decision tree-based scheduling algorithm on the choice variables in FEATHERS. In doing so, both of the local and the global sensitivity analysis approaches are investigated: i) a one-at-a-time approach which predicts the choice frequency distribution by varying selected input condition variables one after another, and keeping all other variables as observed; and ii) the improved Sobol’ method which evaluates the effect of an input variable while all other variables are varied as well. By applying these two approaches to two representative decision trees concerning work-related activity (i.e., commute trip) choice and transport mode choice for work-related activities in the FEATHERS framework, consistent results about the key input variables for these two decision trees are derived, and some extra insights are gained from each of these two approaches. The second type of model evaluation performed in this dissertation research is to investigate the effect of stochastic errors inherently included in the FEATHERS framework due to its usage of micro-simulation approach. In doing so, six levels of geographic detail of Flanders are taken into account, and the concept of confidence intervals is applied with the purpose of determining the required minimum number of model runs to ensure at least a certain percentile of zones in each geographical level to reach the predefined stability. By successively running FEATHERS 100 times, different travel indices, e.g., the average daily number of trips per person, as well as their corresponding segmentations, e.g., transport mode alternatives, are calculated. The results show that when a more disaggregated level is considered (the degree of the aggregation here not only refers to the size of the geographical scale, but also the level of detail of the index), a larger number of model runs is needed to ensure confidence of a certain percentile of zones at this level to be stable. Furthermore, based on the time-dependent origin-destination table derived from the model output, traffic assignment is performed by loading it onto the Flemish road network, and the total vehicle kilometres travelled in the whole Flanders are computed subsequently. The stable results at the Flanders level provides model users with confidence that application of the FEATHERS framework at an aggregated level only requires limited model runs. Furthermore, to deal with a practical challenge of applying most of the currently available activity-based models – i.e., the significant amount of their computation time (especially when detailed geographical unit level is under consideration and multiple model runs are needed to reduce the effect of stochastic errors) - we investigate in this dissertation research the possibility of restraining the size of the study area to reduce the computation time when applying FEATHERS, as it is often the case that only a small territory rather than the whole region is the focus of a specific study. By introducing an accuracy level of the model, we propose an iteration approach to determine the minimum size of the study area surrounding each of the 327 municipalities in Flanders, Belgium, with regard to two different transport modes, i.e., car as driver and public transport, and a validation analysis is carried out by running FEATHERS based on the identified study area for four extreme cases. The results indicate that when only a particular territory is needed for consideration in a specific study, it is possible to rebuild a relatively small study area for investigation. Running the model in such a restrained study area would improve the model’s operational efficiency significantly. Finally, by taking the aforementioned model issues and corresponding solutions into account, we illustrate how the updated FEATHERS framework can be applied for real-life transportation planning and forecasting. Here, a practical project which investigates the potential impact of light rail initiatives on travel demand at a local network in Flanders is used for demonstration. The results indicate that by integrating a light rail network into the current public transport network in the city of Leuven, there will be a positive impact on the public transport related trips, but a negative impact on the non-motorised mode related trips in this area. However, no significant change for car related transport mode is found.

Activiteitengebaseerde transport modellen hebben de voorbije jaren veel aandacht gekregen in de transportplanning en -prognose. Aangezien de activiteitengebaseerde aanpak gericht is op de volledige activiteitsgedragspatronen en een holistische visie heeft op individuele interacties en ruimtetijd beperkingen, bewijst deze aanpak expliciet het onvermogen van de conventionele trip- en tourgebaseerde benaderingen en kan het daarom gebruikt worden om veel beleidskwesties en hun impact, zoals grondgebruik, energieverbruik, emissie, congestie en veiligheid aan te pakken. FEATHERS(The Forecasting Evolutionary Activity-Travel of Households and their Environmental RepercussionS), ontwikkeld door het Instituut voor Mobiliteit (IMOB) van de Universiteit Hasselt (België), is een microsimulatiemodel dat specifiek ontwikkeld werd om de implementatie van activiteitengebaseerde modellen voor het voorspellen van de verplaatsingsvraag te vergemakkelijken. Sinds zijn creatie werden er voortdurend inspanningen geleverd naar methodologische innovaties en praktische toepassingen van dit model. In dit onderzoeksproefschrift wordt nader ingegaan op verschillende onderzoeksvragen met betrekking tot dit model. Door deze te beantwoorden, wordt ernaar gestreefd dit model toe te passen op real-life voorspellingen van de vervoersvraag op een meer gedetailleerde, betrouwbare en praktische manier. In eerste instantie wordt het FEATHERS model uitgebreid naar een meer gedesaggregeerd geografisch zoneringsysteem, waardoor we meer gedetailleerde informatie rondom de vraag naar verplaatsingen mogen verwachten. Op dit moment wordt het FEATHERS model toegepast op het Vlaamse deel van België en de meest gedetailleerde verplaatsingsvraag gegevens die verkregen kunnen worden zijn van het Subzone niveau, dat bestaat uit 2.386 virtuele eenheden met een gemiddelde oppervlakte van 5,8 km². Om te voldoen aan de behoeften van sommige kleinschalige onderzoeken en bepaalde onderzoeken waarbij meer gedetailleerde informatie nodig is, werd een bouwblok- (BB)-laag geïntroduceerd. Dit is het meest gedetailleerde geografische niveau dat momenteel wordt gebruiktin België, bestaande uit 10.521 zones met een gemiddelde oppervlakte van 1,3 km². De overdraagbaarheid bij gebruik van het FEATHERS-model van het Subzonezoneringssysteem naar het BB-zoneringssysteem wordt onderzocht, met als doel een meer gedetailleerde voorspelling van de verplaatsingsvraag. De volledige gegevensverwerkingsprocedure is uitgewerkt om het FEATHERS model toe te passen op het BB-zoneringssysteem. De waargenomen, alsook de voorspelde vervoersvraag in Vlaanderen gebaseerd op de twee zoneringssystemen worden met elkaar vergeleken. De resultaten wijzen op de validiteit als ook de noodzaak van deze uitbreiding. Bij het evalueren en valideren van het model onderzoeken we vervolgens twee soorten onzekerheden die voortvloeien uit het gebruik van activiteitengebaseerde modellen in het algemeen, en het FEATHERS model in het bijzonder. De eerste is de relatieve impact van input variabelen op de keuze output van specifieke beslissingsbomen in FEATHERS. Hiervoor worden zowel de lokale als de globalesensitiviteitsanalyse methoden onderzocht: i) een één-vooréén benadering waarbij de verdeling van de keuzefrequentie voorspeld wordt door het één-voor-één variëren van geselecteerde input variabelen, en alle andere variabelen constant te houden; en ii) de verbeterde ‘Sobol' methode waarbij het effect van een input variabele geëvalueerd wordt terwijl alle andere variabelen ook gevarieerd worden. Door deze twee benaderingen toe te passen op twee representatieve beslissingsbomen betreffende activiteitenkeuze (pendelverkeer) en vervoerswijzekeuze voor werkgerelateerde activiteiten in het FEATHERS model worden consistente resultaten verkregen met betrekking tot de belangrijkste input variabelen voor deze twee beslissingsbomen. Bovendien worden er enkele extra inzichten verkregen uit elk van deze twee benaderingen. Het tweede type modelevaluatie dat uitgevoerd wordt in dit onderzoeksproefschrift heeft betrekking op het onderzoeken van het effect van stochastische fouten die inherent voorkomen in het FEATHERS model omwille van de microsimulatie aanpak. Hierbij wordt rekening gehouden met zes niveaus van geografische detail-niveau van Vlaanderen, en wordt het concept van betrouwbaarheidsintervallen toegepast met als doel het bepalen van het vereiste minimum aantal model runs om te zorgen dat ten minste een bepaalde percentiel van zones in elk geografisch niveaude vooraf opgelegde stabiliteit bereikt. Door FEATHERS achtereenvolgens 100 keer te laten lopen worden verschillende verplaatsingsindexen berekend, bijvoorbeeld het gemiddelde aantal dagelijkse ritten per persoon alsook hun overeenkomstige segmentaties, zoals vervoerswijze alternatieven. De resultaten tonen aan dat wanneer een meer gedesaggregeerd niveau beschouwd wordt (de mate van aggregatie verwijst hier niet alleen naar de grootte van de geografische omvang, maar ook naar de mate van gedetailleerdheid van de index), er een groter aantal model runs nodig is om ervoor te zorgen dat een bepaald percentiel van zones op dit niveau stabiel is. Bovendien, gebaseerd op de tijdsafhankelijke herkomstbestemmingsmatrix die verkregen wordt uit het model, wordt verkeer toegewezen door het toe te delen op het Vlaamse wegennet waardoor vervolgens de totale voertuigkilometers over heel Vlaanderen berekend worden. De stabiele resultaten op het niveau van Vlaanderen geeft de gebruikers van het model vertrouwen dat de toepassing van het FEATHERS model op geaggregeerd niveau slechts een beperkt aantal model runs vereist. Door het ondervinden van een praktische uitdaging bij het toepassen van de momenteel beschikbare activiteitengebaseerde modellen – nl. de aanzienlijke hoeveelheid benodigde rekentijd (vooral wanneer men een gedetailleerd geografisch eenheidsniveau beschouwt en er meerdere model runs nodig zijn om het effect van stochastische fouten te verminderen) onderzoeken we in dit onderzoeksproefschrift de mogelijkheid om de grootte van het studiegebied te verkleinen om zo de rekentijd bij het gebruik van FEATHERS te verlagen, omdat een specifieke studie zich vaak enkel richt op een klein gebied in plaats van de hele regio. Door de invoering van een niveau van accuraatheid van het model, stellen wij een iteratieve aanpak voor om de minimale grootte te bepalen van het studiegebied rond elk van de 327 gemeenten in Vlaanderen (België) met betrekking tot twee verschillende vervoerswijzen: de auto als bestuurder en het openbaar vervoer. Een validatie-analyse werd uitgevoerd door FEATHERS te draaien op het geïdentificeerde studiegebied voor vier extreme gevallen. De resultaten tonen aan dat wanneer enkel een bepaald gebied onderzocht dient te worden voor een specifieke studie, het mogelijk is om een relatief klein studiegebied op te zettenvoor onderzoek. Door het model te laten lopen in een dergelijk beperkt studiegebied verbetert de operationele efficiëntie van het model aanzienlijk. Tot slot, door rekening te houden met de genoemde modelproblemen en bijbehorende oplossingen, illustreren we hoe het herziene FEATHERS-model toegepast kan worden op real-life transportplanningen en -prognoses. In dit proefschrift wordt als demonstratie een concreet project gebruikt waarbij onderzoek wordt gedaan naar het potentiële effect van lightrail initiatieven op de verplaatsingsvraag op een lokaal netwerk in Vlaanderen. De resultaten tonen aan dat de integratie van een lightrail netwerk in het huidige netwerk van het openbare vervoer in de stad Leuven een positief effect zal hebben op de openbaar vervoerverplaatsingen, maar een negatieve impact zal hebben op de niet-gemotoriseerde verplaatsingen in dit gebied. Er werd echter geen significante verandering gevonden voor verplaatsingen met de wagen.