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J-GLOBAL ID：202002286096985534   整理番号：20A0884576

エネルギー効率の良いモビリティシステムのための統合型および個人化旅行者情報とインセンティブ方式【JST・京大機械翻訳】

An integrated and personalized traveler information and incentive scheme for energy efficient mobility systems

著者 (6件)： Xiong Chenfeng (Department of Civil and Environmental Engineering, University of Maryland, College Park, MD 20742, USA) ,  Shahabi Mehrdad (Department of Civil and Environmental Engineering, University of Michigan, Ann Arbor, MI 48109, USA) ,  Zhao Jun (Department of Civil and Environmental Engineering, University of Maryland, College Park, MD 20742, USA) ,  Yin Yafeng (Department of Civil and Environmental Engineering, University of Michigan, Ann Arbor, MI 48109, USA) ,  Zhou Xuesong (School of Sustainable Engineering and the Built Environment, Arizona State University, Tempe, AZ 85281, USA) ,  Zhang Lei (Department of Civil and Environmental Engineering, University of Maryland, College Park, MD 20742, USA)
資料名： Transportation Research. Part C. Emerging Technologies  (Transportation Research. Part C. Emerging Technologies)
巻： 113  ページ： 57-73  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0534A  ISSN： 0968-090X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最近,高度な輸送混雑管理ソリューションを形成するための輸送システムにおける異なるタイプのインセンティブの採用が注目されている。推定または固定量のインセンティブを用いる代わりに,本論文では,よりエネルギー効率の高い移動と移動度決定に向けて,統合され,個人化された旅行者情報と動機付けスキームを開発した。個人化された金銭的インセンティブを定量化するための行動研究と経験的モデリングシステムを開発した。次に,最適化されたインセンティブ配分のための制御最適化装置と統合される。この方式は,旅行インセンティブ設計のための行動モデリングと最適化を革新的に統合する。Washington D.C.とBaltimore地域における大規模輸送システムに対する実証的事例研究を通して,提案したスキームの能力を,著しいシステムレベルのエネルギー節約,個々の旅行挙動応答に関する合理的な洞察,ならびに優れた計算効率により強調した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *旅行 ,  動機づけ ,  システムモデル ,  直流 ,  交通システム ,  最適化 ,  エネルギー効率 ,  *移動度 ,  省エネルギー ,  事例研究
準シソーラス用語： 計算効率 ,  経験モデル ,  混雑管理 ,  *旅行者 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 旅行者情報 ,  インセンティブ ,  金銭的インセンティブ ,  システムモデル ,  制御最適化装置

分類 (3件)： 無線通信一般  (ND08010L) ,  データ保護  (JD01020V) ,  移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (6件)： エネルギー効率 ,  モビリティ ,  統合 ,  個人化 ,  旅行者 ,  インセンティブ