This study analyzed whether a transit network with hierarchy is efficient or not, and if transit network hierarchy has cost efficiency, then which condition guarantees the efficiency of the transit network hierarchy. The authors modeled the total cost of the transit network and suggested the conditions in which the transit network hierarchy has cost efficiency through comparing the cost of the transit network with and without hierarchy. The efficiency of transit network hierarchy is guaranteed when the travel cost savings induced by using a higher hierarchy transit network is larger than the increasing non-travel cost, which is the sum of access cost, waiting cost, and operating cost, induced by the introduction of a higher hierarchy transit network. This result is consistent with common sense and with the concept of cost and benefit analysis. If a passenger traveling within the area divided by a higher hierarchy transit network uses only a lower hierarchy transit network and the passenger traveling out of the area divided by the higher hierarchy transit network uses both lower and higher hierarchy transit networks, the travel demand using the higher hierarchy transit network is inversely proportional to the square of the line spacing. This means that the transit network becomes more efficient and small increases of travel demand guarantee the efficiency of the transit network hierarchy as the connectivity of the network becomes higher. This result shows that transit networks have economies of aggregation. This study is the first analytical research on transit network hierarchy and is expected to be a basis for numerical research. However, numerical research should complement this study, since analytical research has some limitations for considering a real network.
In this study, we applied the Bayesian Network for the case of the mode choice models using the Seoul metropolitan area's house trip survey Data. Sex and age were used lot the independent variables for the explanation or the mode choice, and the relationships between the mode choice and the travellers' social characteristics were identified by the Bayesian Network. Furthermore, trip and mode's characteristics such as time and fare were also used for independent variables and the mode choice models were developed. It was found that the Bayesian Network were useful tool to overcome the problems which were in the traditional mode choice models. In particular, the various transport policies could be evaluated in the very short time by the established relation-ships. It is expected that the Bayesian Network will be utilized as the important tools for the transport analysis.
In Korea, the ITS project has been progressed to improve traffic mobility and safety. Further, it is to relieve traffic jam by supply real time travel information for drivers and to promote traffic convenience and safety. It is important that the traffic information is provided accurately. This study was conducted outlier elimination and missing data adjustment to improve accuracy of raw data. A method for raise reliability of travel time prediction information was presented. We developed Historical Profile model and adjustment formula to reflect quality of interrupted flow. We predicted travel time by developed Historical Profile model and adjustment formula and verified by comparison between developed model and existing model such as Neural Network model and Kalman Filter model. The results of comparative analysis clarified that developed model and Karlman Filter model similarity predicted in general situation but developed model was more accurate than other models in incident situation.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.6
no.3
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pp.1-11
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2007
Seoul's transportation system was changed drastically starting the first of June in two thousand. This policy includes integrated distance-based fare system and public transportation card system called smart card. Especially, as public transportation card data contains individual travel, transfer and using modes information it is possible to catch the characteristics of path-based individuals and mass transit. Thus, public transportation card data can contribute to evaluate the mass transit service in integrated public transportation networks. In addition, public transportation card data are able to help to convert previous researches and analyses with link-based trip assignment models to path-based mass transit service analysis. In this study, an algorithm being suitable for path-based trip assignment models is suggested and proposed algorithm can also contribute to make full use of public transportation card data. For this, column generation algorithm hewn to draw the stable solution is adopted. This paper uses the methodology that is to take local approximate equilibrium from partial network and expand local approximate equilibrium to global equilibrium.
This paper is to review a literature concerning Bus Transit Route Network Design(BTRNDP), to describe a future study direction for a systematic application for the BTRNDP. Since a bus transit uses a fixed route, schedule, stop, therefore an approach methodology is different from that of auto network design problem. An approach methodology for BTRNDP is classified by 8 categories: manual & guideline, market analysis, system analytic model. heuristic model. hybrid model. experienced-based model. simulation-based model. mathematical optimization model. In most previous BTRNDP, objective function is to minimize user and operator costs, and constraints on the total operator cost, fleet size and service frequency are common to several previous approach. Transit trip assignment mostly use multi-path trip assignment. Since the search for optimal solution from a large search space of BTRNDP made up by all possible solutions, the mixed combinatorial problem are usually NP-hard. Therefore, previous researches for the BTRNDP use a sequential design process, which is composed of several design steps as follows: the generation of a candidate route set, the route analysis and evaluation process, the selection process of a optimal route set Future study will focus on a development of detailed OD trip table based on bus stop, systematic transit route network evaluation model. updated transit trip assignment technique and advanced solution search algorithm for BTRNDP.
교통망설계문제란, 교통시스템을 최적상태로 만들기 위한 최적의 설계변수를 결정하는 문제이다. 대표적인 교통망설계문제로는 도로를 신설하거나 확장하는 문제가 있으며, 이외에 교통신호시간의 결정, 교통정보의 제공, 혼잡통행료 부과, 새로운 교통수단의 도입 등 여러 교통정책분야가 교통망설계문제에 포함된다고 볼 수 있다. 일반적으로 교통망설계문제는 bi-level 구조로 구축되는데, 기존 대부분의 연구들은 상위문제와 하위문제를 서로 협력없이(Noncooperative) 자신들만의 목적을 최적화시키는 Cournot-Nash게임형태로 구성하여 풀고 있으나, 실제 교통분야에서 다루는 문제들은 리더(leader)와 추종자(follower)가 존재하는 Stackelberg게임에 가깝다고 할 수 있다. 기존 bi-level 문제들이 Cournot-Nash게임형태로 구성되어 풀고 있는 이유는 Stackelberg게임으로 구성할 경우 풀기가 어렵기 때문이다. 이런 측면에서 본 연구는 리더와 추종자가 존재하는 Stackelberg게임으로 교통망설계문제를 구성하며, 설계 변수값에 따른 통행자의 행태변화도 인지오차(perceived error)를 고려한 확률적 통행배정문제로 구성하여 좀더 현실적인 결과를 도출하도록 한다. 제시된 모형을 풀기 위하여 민감도분석(Sensitivity analysis)을 이용하며, 설계문제의 해를 구하는 알고리듬도 제시한다. 또한, 이 기법을 일반 도로교통망(general transportation road network)에 적용할 수 있도록 민감도(sensitivity) 유도과정을 자세히 기술하였다. 개발된 모형을 평가하기 위하여 2개의 예제 교통망을 대상으로 모형을 적용한 결과, 합리적인 값들을 도출하고 있음을 확인할 수 있었다.
Path-based assignment(PBA) is valuable to dynamic traffic control and routing in integrated ITS framework. As one of widely studied PBA a1gorithms, Gradient Projection(GP) a1gorithm typically fields rapid convergence to a neighborhood of an optimal solution. But once it comes near a solution, it tends to slow down. To overcome this problem, we develop more efficient path-based assignment algorithm by combining Conjugate Gradient method with GP algorithm. It determines more accurate moving direction near a solution in order to gain a significant advantage in speed of convergence. Also this algorithm is applied to the Sioux-Falls network and verified its efficiency. Then we demonstrate that this type of method is very useful in improving speed of convergence in the case of user equilibrium problem.
The study on traffic assignment is actively being performed which reflect networks status using time. Its background is increasing social needs to use traffic assignment models in not only hardware area of road network plan but also software area of traffic management or control. In addition, multi-class traffic assignment model is receiving study in order to fill a gap between theory and practice of traffic assignment model. This model is made up of two, one of which is multi-driver class and the other multi-vehicle class. The latter is the more realistic because it can be combined with dynamic model. On this background, this study is to build multidynamic model combining the above-mentioned two areas. This has been a theoretic pillar of ITS in which dynamic user equilibrium assignment model is now made an issue, therefore more realistic dynamic model is expected to be built by combining it with multi-class model. In case of multi-vehicle, FIFO would be violated which is necessary to build the dynamic assignment model. This means that it is impossible to build multi-vehicle dynamic model with the existing dynamic assignment modelling method built under the conditions of FIFO. This study builds dynamic network model which could relieve the FIFO conditions. At the same time, simulation method, one of the existing network loading method, is modified to be applied to this study. Also, as a solution(algorithm) area, time dependent shortest path algorithm which has been modified from existing shortest path algorithm and the existing MSA modified algorithm are built. The convergence of the algorithm is examined which is built by calculating dynamic user equilibrium solution adopting the model and algorithm and grid network.
This study proposes a concept of Stepwise Transfer Coefficient(STC) which implies greater transfer cost with increasing the number of transfers. Thus, the public transport information system provides the choice sets of travel routes by the consideration of not only transportation time but also the optimum number of transfers. However, path choice problems that involve STC are found to include non additive cost, which requires additional route enumeration works. Discussions on route enumeration in actual transportation networks is very complicated, thereby warranting a theoretical examination of route search considering STC. From these points of view, this study results in a probability based transit trip assignment model including STC. This research also uses incoming link based entire route deletion method. The entire route deletion method proposed herein simplifies construction of an aggregation of possible routes by theoretically supporting the process of enumeration of the different routes from origin to destination. Conclusively, the STC reflected route based logit model is proposed as a public transportation transit trip assignment model.
In an urban network controlled by traffic signals, there is an interaction between the signal timing and the routes chosen by individual road users. This study develops a bi level programming model for traffic signal optimization in networks with path based traffic assignment. In the bi level programming model, genetic algorithm approach has been proposed to solve upper level problem for a signalized road network. Path based traffic assignment using column generation technique which is proposed by M.H. Xu, is applied at the lower-level. Genetic Algorithm provieds a feasible set of signal timings within specified lower and upper bounds signal timing variables and feeds into lower level problem. The performance of this model is investigated in numerical experiment in a sample network. In result, optimal signal settings and user equilibrium flows are made.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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