Análise aplicativo para transporte de passageiros. – O Transporte
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Análise aplicativo para transporte de passageiros.
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Análise do excessivo tempo de viagem: sob comportamento heterogêneo de incidência de passageiros usando dados do Aplicativo de Mobilidade Urbana.
O excesso de tempo de viagem (EJT), a diferença entre o tempo real de viagem dos passageiros e o tempo de viagem implícito no horário publicado, representa um equilíbrio útil entre as perspectivas do passageiro e do operador da qualidade do serviço de transporte público.
Utilizando dados dos Aplicativos de Mobilidade, este trabalho procurou caracterizar a qualidade do serviço de transporte com EJT sob comportamento de incidência heterogêneo (chegada a estações de embarque). Uma estrutura rigorosa foi estabelecida para a análise da EJT, em particular para raciocinar sobre os padrões de tempo de viagem do passageiro, conforme implicado pelo comportamento variável da incidência.
Descobriu-se que, embora a suposição errada sobre padrões de comportamento de passageiros e tempo de viagem pudesse resultar em uma estimativa tendenciosa de EJT para viagens individuais de passageiros, o estimador unificado de EJT proposto neste artigo é imparcial no nível agregado, independentemente do comportamento de incidência de passageiros (incidência aleatória, incidência programada ou uma mistura de ambos).
Um estudo de caso com base na rede (com um sistema de Aplicativo "tap-in-and-call-out") foi realizado para demonstrar a aplicabilidade do método proposto. O EJT foi estimado usando os dados do Aplicativo em vários níveis de agregação espacial e temporal, a fim de medir e avaliar a qualidade do serviço.
Verificou-se que o EJT agregado varia substancialmente nos diferentes percursos e nos períodos de tempo do serviço de dia da semana.
Estimando uma matriz de origem e destino de viagem de passageiros nos terminais ferroviários usando sistemas automáticos de coleta de dados.
Sistemas de coleta automática de dados (ADC) estão se tornando cada vez mais comuns em sistemas de trânsito em todo o mundo. Embora esses sistemas ADC sejam frequentemente projetados para suportar funções específicas bastante restritas, os dados resultantes podem ter uma ampla aplicação, muito além do propósito de design.
Este documento ilustra o potencial que os sistemas ADC podem fornecer às empresas de transporte urbano privado, como a 4Move. Com novas fontes de dados ricas a baixo custo marginal, bem como a lacuna crítica entre o que os sistemas ADC oferecem diretamente e o que é necessário na prática nas agências de trânsito.
Para preencher essa lacuna, é necessário processamento de dados e métodos de análise com suporte a tecnologias como o Database Management System (DBMS) e o Geographic Information System (GIS). Esta pesquisa apresenta um estudo de caso do sistema de cobrança automática de tarifas (AFC) do sistema ferroviário da Autoridade de Trânsito de várias cidades (CTA) e desenvolve um método para inferir matrizes de origem-destino de viagens ferroviárias de um sistema AFC de origem para substituir inquéritos caros aos OD de passageiros.
Uma ferramenta de software é desenvolvida para facilitar a implementação do método e os resultados da aplicação no CTA são relatados.
Dados automáticos para gerenciamento ferroviário aplicado: um estudo de caso sobre o London Overground.
Em 2009, a administração implementou um novo plano tático para o serviço AM e PM Peak. Este artigo documenta essa intervenção de planejamento tático e avalia seus resultados em termos de determinados aspectos da prestação de serviços (a perspectiva do operador sobre o desempenho do sistema) e a qualidade do serviço (a perspectiva do passageiro).
Análises de prestação de serviços e qualidade e demanda de passageiros contribuem para o desenvolvimento, proposta e implementação do novo plano tático. Descobriu-se que os trens da NLL eram rotineiramente atrasados ​​no percurso, sendo o tempo excessivo de permanência uma das principais causas.
O comportamento de incidência de passageiros quase aleatória sugere que um serviço de progresso uniforme pode ser mais apropriado para a NLL. A confluência dessas análises é confirmada pelos resultados correspondentes do tempo de viagem (EJT). Com base na análise longitudinal, a avaliação mostra que o desempenho no prazo aumentou substancialmente e o tempo de viagem observado (OJT) diminuiu com a introdução da integração com veículos particulares de Plataformas Digitais como Uber, 99Pop, Cabify e a já citada 4Move.
No geral, os efeitos desta implementação parecem ter sido positivos no balanço. Este estudo de caso, portanto, demonstra a aplicabilidade de dados automáticos em geral, e certas medidas e técnicas em Londres Overground especificamente, para apoiar o planejamento tático de uma ferrovia urbana.
Analisando o Comportamento de Incidência do Passageiro em Serviços de Trânsito Heterogêneo Usando Dados de Cartão Inteligente e Atribuição Baseada em Cronograma.
O comportamento de incidência de passageiros (chegada de estações) foi estudado principalmente para entender como as mudanças em um serviço de transporte afetarão os tempos de espera dos passageiros. O impacto de uma intervenção (isto é, aumentando a frequência) pode ser superestimado em comparação com outro (isto é, melhorando a fiabilidade), dependendo do pressuposto do comportamento de incidência.
É importante entender a incidência de passageiros para que as decisões de gerenciamento sejam baseadas em premissas comportamentais realistas. Estudos anteriores sobre a incidência de passageiros escolheram suas amostras de dados de estações com um único padrão de serviço de tal forma que a ligação de passageiros a serviços era simples. Isso simplifica a análise, mas limita fortemente as estações que podem ser estudadas.
Em qualquer rede moderadamente complexa, muitas estações podem ter mais de um padrão de serviço. Essa limitação impede que seja sistematicamente aplicada a toda a rede e limita seu uso na prática.
Este artigo trata do comportamento de incidência em estações com serviços heterogêneos. Propõe um método para estimar o progresso da incidência e o tempo de espera, integrando os dados do cartão inteligente desagregado com os horários publicados, utilizando a atribuição baseada no calendário.
Aplicamos esse método a estações em todo o processo para demonstrar sua praticidade e observamos que o comportamento de incidência varia ao longo da rede e ao longo do dia, refletindo os diferentes avanços e confiabilidade.
A incidência é muito menos dependente do horário na Linha Norte de do que nas outras linhas, devido a avanços mais curtos e menor confiabilidade. Onde a incidência depende do horário, os passageiros reduzem seu tempo médio de espera programada em mais de 3 minutos em comparação com a incidência aleatória.