Explainable AI to understand the impact of life events on travel behavior change

XAITraB

Zusammenfassung

Traditionell wird das Verkehrsverhalten bei jeder Ausführung des Modells von Grund auf berechnet. Es ist jedoch bekannt, dass sich das Verkehrsverhalten von Personen von einem Jahr zum nächsten nicht wesentlich ändert, es sei denn, es treten wichtige Lebensereignisse ein, z. B. die Geburt eines Kindes oder ein Arbeitsplatzwechsel. Das Team hat die Verkehrspaneldaten untersucht und bestätigt, dass Lebensereignisse das Verkehrsverhalten verändern (vgl. untenstehende Abbildung). Es bleibt jedoch unklar, in welchem Maße Lebensereignisse das Verkehrsverhalten verändern und wie sich mehrere Lebensereignisse (z.B. Geburt eines Kindes und Umzug) auf das Verkehrsverhalten auswirken.

In diesem Projekt werden Lebensereignisse, wie z. B. ein Arbeitsplatzwechsel oder ein Umzug des Haushalts, als Auslöser für eine Änderung des Verkehrsverhaltens erforscht. Die Reaktion wird zumindest anhand der Anzahl der Aktivitäten, der Länge der Reise und des gewählten Verkehrsmittels gemessen. Es wird ein erklärbarer und interpretierbarer KI-Ansatz entwickelt, um die durch ein Lebensereignis (oder eine Kombination von Lebensereignissen) ausgelöste Änderung des Verkehrsverhaltens zu analysieren.

Letztlich soll das Projekt zeigen, dass die Verwendung von Längsschnittdaten aus Verkehrspanels eine wesentlich bessere Erklärung des Verkehrsverhaltens ermöglicht als traditionelle Ansätze, die das Verkehrsverhalten ausschließlich aus soziodemografischen Merkmalen unter Verwendung von Querschnittserhebungen ableiten.