KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.34
no.6
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pp.1873-1879
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2014
There are various methodologies to forecast the travel time using real-time data but the K-nearest neighborhood (KNN) method in general is regarded as the most one in forecasting when there are enough historical data. The objective of this study is to evaluate applicability of KNN method. In this study, real-time and historical data of toll collection system (TCS) traffic flow and the dedicated short range communication (DSRC) link travel time, and the historical path travel time data are used as input data for KNN approach. The proposed method investigates the path travel time which is the nearest to TCS traffic flow and DSRC link travel time from real-time and historical data, then it calculates the predicted path travel time using weight average method. The results show that accuracy increased when weighted value of DSRC link travel time increases. Moreover the trend of forecasted and real travel times are similar. In addition, the error in forecasted travel time could be further reduced when more historical data could be available in the future database.
The transport mode choice problem is to determine which of the alternative transport modes connecting an origin and destination will be used by a traveler. Most of the research relating to transport mode choice have mainly been focused on modeling, properties, and applications of the model, but rarely were concerned with equilibrium among the modes. This paper proves the equilibrium among the modes by using a logit mode choice model, and then verifies it with the Korean Transport Database (KTDB). In order to obtain such an equilibrium, this paper also presents a solution algorithm based on the fixed point theorem. The algorithm was tested with an example and confirmed the equilibrium solution.
Since late 1970s. one of the principal research areas in transportation problem is dynamic traffic assignment (DTA). Although many models have been developed regarding DTA, yet they have some limits of describing real traffic patterns. This reason comes from the fact that DTA model has the time varying constraints such as state equation, flow propagation constraint, first in first out(FIFO) rule and queuing evolution. Thus, DTA model should be designed to satisfy these constraints as well as dynamic route choice condition, dynamic user equilibrium. In this respect, link-based DTA models have difficulty in satisfying such constraints because they have to satisfy the constraints for each link, while path-based DTA models may easily satisfy them. In this paper we develop a path-based DTA model. The model includes point queue theory to describe the queue evolution and simulation loading method for depicting traffic patterns in more detail. From a numerical test, the model shows promising results.
Shin, Sung Il;Park, Je Jin;Lee, Jong Chul;Ha, Tae Jun
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.28
no.3D
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pp.317-323
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2008
Mass transit information can contribute many benefits to users. Especially, transportation information technology is developing highly with information technology in Korea recently. Hereafter, it is expected to give customized transportation information to users individually with the advent of ubiquitous age in earnest. This public transportation information service can be realized by path finding algorithm in public transportation networks including travel and transfer attributes. In this research, constraints are constructed with the primary facts influencing users. Moreover, the method reducing user's path finding condition arbitrarily is proposed by making the maximum value as variables. In this study, transfer frequency, total travel time, seat confirmation, transfer time and travel time become constraint condition based on k path finding algorithm considering service time constraint condition. Moreover, case study about user customized transfer information is performed in Seoul and metropolitan subway networks.
The object of this study is a development of a stochastic user equilibrium transit assignment algorithm for multiple user classes considering stochastic characteristics and heterogeneous attributes of passengers. The existing transit assignment algorithms have limits to attain realistic results because they assume a characteristic of passengers to be equal. Although one group with transit information and the other group without it have different trip patterns, the past studies could not explain the differences. For overcoming the problems, we use following methods. First, we apply a stochastic transit assignment model to obtain the difference of the perceived travel cost between passengers and apply a multiple user class assignment model to obtain the heterogeneous qualify of groups to get realistic results. Second, we assume that person trips have influence on the travel cost function in the development of model. Third, we use a C-logit model for solving IIA(independence of irrelevant alternatives) problems. According to repetition assigned trips and equivalent path cost have difference by each group and each path. The result comes close to stochastic user equilibrium and converging speed is very fast. The algorithm of this study is expected to make good use of evaluation tools in the transit policies by applying heterogeneous attributes and OD data.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.26
no.3D
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pp.409-416
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2006
Real-time traveler information disseminated through Variable Message Signs (VMS) is known to have effects on driver route choice decisions. In the past, many studies have attempted to optimize the system performance using VMS message content as the primary control variable of driver route choice. This research proposes a VMS information provision optimization model which searches the best combination of VMS message contents and display sequence to minimize the total travel time on a highway network considered. The driver route choice models under VMS information provision are developed using a stated preference (SP) survey data in order to realistically capture driver response behavior. The genetic algorithm (GA) is used to find the optimal VMS information provision strategies which consists of the VMS message contents and the sequence of message display. In the process of the GA module, the system performance is measured using micro traffic simulation. The experiment results highlight the capability of the proposed model to search the optimal solution in an efficient way. The results show that the traveler information conveyed via VMS can reduce the total travel time on a highway network. They also suggest that as the frequency of VMS message update gets shorter, a smaller number of VMS message contents performs better to reduce the total travel time, all other things being equal.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.26
no.4D
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pp.559-564
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2006
The purpose of this study is to minimize negative effect of VMS travel time information service by sensitivity analysis, which forecasts the change in link traffic volume. As a result, strategies for providing travel information that can change driving patterns for minimizing travel time were found. The framework for analysis is recently expanded with the application of game theory. According to the experiment, the algorithm generated for travel time information service reduces total travel time and yields travel patterns that is very close to the system optimization. Also, this study found that the route the travel time service information is provided about could play the important role.
The objective of VMS(Variable Message Sign) is to provide the traffic information downstream to drivers upstream so that they can choose their routes or expect the travel time to arrive the destination. Because there is not enough time and space to show the message, VMS message should be selected carefully. However, the message of VMS has been simply selected among the pre-designed message sets based on the priority rule of events. If the traffic demand between origin and destination is identified along the freeway, message can be selected to provide the information of a route that more drivers will use. In this study, a time sliced OD(Origin/Destination) estimation method will be developed using the detector information of the on-ramp, exit ramp, and the main lanes. And the strategy of a priority rule of message was planned.
This paper studies on the optimal bus network design in the framework of the set covering theory. The theory enables to cover passenger's loading and alighting areas as the set, and maximize the covering set as much as possible. In other words, it calculates the minimal set of the bus routes for covering whole bus passengers demand. After the optimal set of the bus routes is generated by the set covering theory, multimodal traffic equilibrium assignment is used for evaluating the generated set in terms of passenger's mode and route choice behavior. Whilst most previous works on it have been based on analyzing a specific route in a limited area, this study seeks to optimize the whole bus network.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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