Publication

Specification, estimation and validation of a pedestrian walking behavior model

Michel Bierlaire
2007
Reports

Résumé

We propose and validate a model for pedestrian walking behavior, based on discrete choice modeling. Two main behaviors are identified: unconstrained and constrained. The constrained patterns are captured by a leader-follower model and by a collision avoidance model. The spatial correlation between the alternatives is taken into account defining a cross nested logit model. The model is estimated by maximum likelihood estimation on a real data set of pedestrian trajectories, manually tracked from video sequences. The model is validated using a bi-directional flow data set, collected in controlled experimental conditions at Delft university.

Source officielle

https://infoscience.epfl.ch/entities/publication/9a81a5e2-fa63-423d-948d-e4badd70cde5

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Michel Bierlaire
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Concepts associés (29)

Discrete choice

In economics, discrete choice models, or qualitative choice models, describe, explain, and predict choices between two or more discrete alternatives, such as entering or not entering the labor market, or choosing between modes of transport. Such choices contrast with standard consumption models in which the quantity of each good consumed is assumed to be a continuous variable. In the continuous case, calculus methods (e.g. first-order conditions) can be used to determine the optimum amount chosen, and demand can be modeled empirically using regression analysis.

Maximum de vraisemblance

En statistique, l'estimateur du maximum de vraisemblance est un estimateur statistique utilisé pour inférer les paramètres de la loi de probabilité d'un échantillon donné en recherchant les valeurs des paramètres maximisant la fonction de vraisemblance. Cette méthode a été développée par le statisticien Ronald Aylmer Fisher en 1922. Soient neuf tirages aléatoires x1, ..., x9 suivant une même loi ; les valeurs tirées sont représentées sur les diagrammes ci-dessous par des traits verticaux pointillés.

Régression linéaire

En statistiques, en économétrie et en apprentissage automatique, un modèle de régression linéaire est un modèle de régression qui cherche à établir une relation linéaire entre une variable, dite expliquée, et une ou plusieurs variables, dites explicatives. On parle aussi de modèle linéaire ou de modèle de régression linéaire. Parmi les modèles de régression linéaire, le plus simple est l'ajustement affine. Celui-ci consiste à rechercher la droite permettant d'expliquer le comportement d'une variable statistique y comme étant une fonction affine d'une autre variable statistique x.

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From Households to Cities: Modelling Mobility and Urban Dynamics

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