Automobile classification for choice and demand modelling

Abstract

Classification of automobiles into homogeneous groups is often required for modelling the choice between and demand for automobile types as well as assessing the energy consumption implications of changes over time in the composition of the vehicle stock. Automobiles can be grouped on technological criteria (supply side) and/or behavioural criteria (demand side), the selection of an approach being dependent on the purpose in hand. We propose and outline a method to classify vehicles in a systematic manner. Using a new data set of 827 representative vehicles and over 200 attributes, automobiles are grouped using component score and cluster analyses. Especial consideration is given to the appropriate index of similarity between pairs of attributes where the measurement scales are different. The results provide two sets of groupings of automobiles, one suitable for choice modelling and the other for monitoring trends in energy consumption.

Il est souvent nécessaire de classer les automobiles en groupes homogènes pour modéliser le choix et la demande des divers types disponibles ainsi que pour évaluer les incidences des modifications structurelles du parc sur la consommation d'énergie. Ces classifications peuvent se fonder sur des critères techniques (caractéristiques d'offre) ou de comportement (caractéristiques de demande); cela dépendra surtout du but poursuivi. Les auteurs proposent et décrivent une méthode de classification systématique des véhicules. Sur la base de données nouvelles correspondant à deux cents caractéristiques de 827 types représentatifs, les automobiles ont été groupées par les méthodes de composantes principales et de classification. Une attention particulière a été apportée à un index approprié de similarité entre paires d'attributs mesurés par des systèmes d'unités différents. On aboutit ainsi à deux systèmes de classification, l'un adapté à la modélisation des choix, l'autre au suivi de l'évolution de la consommation énergétique.

Die Einteilung der Automobile in homogene Gruppen wird häufig zur Modellierung der Auswahl von Automobiltypen und der Nachfrage nach diesen ebenso benötigt wie zur Abschätzung des Energieverbrauchs unter Berücksichtigung der Veränderungen in der Zusammensetzung der Fahrzeugflotte im Laufe der Zeit.

Automobile können nach technischen Kriterien (Angebotsseite) und/oder nach Verhaltenskriterien (Nachfrageseite) eingeteilt werden; die Auswahl eines entsprechenden Ansatzes hängt von der jeweils aktuellen Aufgabe ab. Wir schlagen eine Methode vor und stellen sie dar, wie man Fahrzeuge systemanalytisch klassifiziert. Zur Verfügung stand eine Datenmenge von 827 repräsentativen Fahrzeugen und mehr als 200 Attributen, aufgrund derer die Automobile mit Hilfe der Hauptkomponenten‐ und Clusteranalyse gruppiert wurden.

Spezielles Augenmerk wird auf den angenäherten Ähnlichkeitsindex zwischen Attributepaaren, bei denen die Meßskalen unterschiedlich sind, geworfen. Als Ergebnis ergeben sich zwei Sätze gruppierter Automobile: einer eignet sich für Modellierung der Verkehrsmittelwahl, der andere, um Trends in der Entwicklung des Energieverbrauchs zu verdeutlichen.

A menudo se requiere clasificar a los automóviles en grupos homogéneos a fin de modelar la elección y demanda por distintos tipos de auto, así como para estimar las implicancias, en términos de consumo de energía, producto de cambios en el tiempo en la composición de la flota de vehículos.

Los autos se pueden agrupar de acuerdo a criterios tecnológicos (oferta) y/o criterios de comportamiento de los usuarios (demanda); la selección de uno u otro enfoque depende del problema a resolver. Se propone y reseña un método sistemático de clasificación de vehículos. Mediante métodos estadísticos sofisticados (cluster analysis y component score) se clasificó una nueva base de datos consistente en 827 vehículos representativos y más de 200 atributos. Se dio especial consideración a índices de similitud adecuados entre pares de atributos, cuando las escales de medición era diferentes.

Los resultados consistieron en dos conjuntos de agrupamientos de vehículos, uno adecuado para modelación de demanda y el otro para seguimiento de tendencias en cuanto a consumo de energía.