Une méthode de modélisation pour estimer la demande de P&BR

Pour réduire les trajets en voiture aux heures de pointe, une expérience sociale de P&BR (Park and Bus Ride) a été adoptée à Kofu, Japon. Pendant les jours de l'expérience, un ensemble de données de préférence déclarée (SP) et de données de jour d'expérience (ED) est obtenu. Les données SP sont souvent utilisées pour estimer un modèle de demande de trafic. Cependant, il est considéré qu'il existe des biais dans les données SP, ce qui influence les résultats estimés. Dans cet article, nous proposons un modèle combiné avec des données ED et des données SP pour réduire l'effet des biais. Le résultat d'une étude de cas et d'une analyse de sensibilité indique que le modèle combiné a une précision supérieure à celle d'un modèle SP et est stable par rapport au changement des variables explicatives.