An Origin-Destination (O/D) is considered as one of the important information in route choices and trip assignments. A household interview survey is deemed to be the traditional and the most widely used method in making sample O/D and its conversion to the total O/D. Some researchers have studied to estimate dynamic O/D from the relationship between link volumes and trip assignment model. Nowadays, owing to the recent rapid spread of cellular phones. Location information of the cellular phone through the Base Station(BS) is considered as an alternative to O/D estimation. In this study, the methodology of generating BS-based O/D and the methodology of converting this O/D into an administrative district-based O/D are proposed. The information of GPS positions and cellular BS positions have acquired by establishing GPS equipment and cellular phone on taxies in Cheongju. Three weeks data are collected and used in estimating O/D by matching them on a digital map. Scatter diagram and sample correlation coefficients are used to investigate the similarity of the GPS-based O/D pattern among weeks, among days, and among times in day. The results show that there are few significant differences among weeks. But there is a difference in O/C pattern between weekday and weekend. Furthermore, there is a difference between morning peak and afternoon peak. Two methodologies are proposed to convert BS-based O/D into an administrative district-based O/D. The first one is to use the distribution pattern of GPS coordinates, the other is to use the coverage area of the BSs. To validate such converted O/D, GPS O/D is used as a true value. The statical analyses through scatter diagram, MAE and RMSE shows that there is few significant defference of pattern between the estimated BS-based O/D and GPS O/D. In the case of using only cellular information, the methodology using coverage area of the BSs is recommended for estimating O/D.
This paper is described as an experimental analysis for the probabilistic directional design hour volume estimation. The main objective of this paper is to derive acceptable design rankings, PK factors, and PD factors. In order to determine an appropriate distribution for acceptable design rankings, 12 probability distribution functions were employed. The parameters were estimated based on the method of maximum likelihood. The goodness of fit test was performed with a Kolmogorov-Smirnov test. The Beta General distribution among the probability distributions was selected as an appropriate model for 2 lane roadways. On the other hand, the Weibull distribution is superior for 4 lanes. The method of the inverse cumulative distribution function came up with an acceptable design ranking of design for LOS D. An acceptable design ranking of 2 lanes is 190, while an acceptable design ranking for 4 lanes is 164. The PK factor and PD factor of 2 lanes was elicited for 0.119 (0.100-0.139) and 0.568 (0.545-0.590), respectively. On the other hand, the PK factor and PD factor for 4 lanes was elicited as 0.106 (0.097-0.114) and 0.571 (0.544-0.598), respectively.
The purpose of this study was to find the characteristics of travel behavior and accessibility in terms of spatial structure. We analyzed travel behaviors and accessibility using a mode choice model and the Complementary Accessibility Index(CAI). The urban spatial structures that were compared were a compact city (CC) versus a sprawled city (SC), and high residential density districts (HD) versus low residential density districts (LD). First, CC and HDs residents had a shorter commuting distance than the CC and LDs residents. Second, behavior models showed that the use of Private cars for commuting in SCs was found to be greater than private car use in CCs, and that public transportation modes would be encouraged in CCs. Third, changes associated with the time and cost of commuting by private car generally affect the demand for public transportation modes in the CC. Also, analysis of cross elasticity suggests that changes of subway travel time affect the demand for buses very elastically. Fourth, the CAI of SC and LD were superior to the CC and HD even though the SC inefficient urban forms in terms of spatial structure. So, the spatial distribution of population density was also found to be an important factor affecting accessibility and energy savings.
Kim, Dae-Seong;Lim, Yong-Taek;Eom, Jin-Ki;Lee, Jun
Proceedings of the KSR Conference
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2011.05a
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pp.1799-1810
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2011
Origin-Destination(OD) trip survey being used in travel demand forecasting has been obtained through totalizing process with direct sample survey techniques such as plate license survey, roadside interview, household travel survey, and cordon line counts. However, the OD survey has many discrepancies in sampling, totalizing process, and such discrepancies contains problems of difference between forecasted traffic volume and observed data. On the other hand, transit smart card data recently collected has credible resource of obtaining travel information for bus and metro. This paper presents parameter estimation of gravity model by using transit smart card data. Through the parameter estimation method, we estimated =0.57, ${\beta}$=0.14 of gravity model for bus, and ${\alpha}$=-0.21, ${\beta}$=0.05 for metro. The statistical test such as T-test, coefficient of correlation, Theil`s inequality coefficient showed no difference between observed volume and estimated volume. Elasticities of bus and metro derived in this paper are also reasonable.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.35
no.5
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pp.1103-1110
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2015
Ratio of a day's tour for Geoje-si, 22.6 percent, has increased to 48.6 percent since the opening of Busan-Geoje fixed link. Eight cities of Yeungnam area including Busan-Ulsan and Daegu-Gyeongbuk has been directly affected by the changed route from GJ Bridge to BG Bridge. In order to compare the range of departure area for a one-day trip in Geoje tourist attractions before and after the new fixed link, duration variation of visitors is described as individual difference by normal distribution function. One-day tour trip model based on a circular trip is also suggested under comparatively simple supposition. Since average area after the opening is equal to maximum area before as minimum area after is equal to average area before, the effect of access improvement by the new bridge is revealed definitely. In addition, the effect of cities located in the middle and long distance is greater. Although cities proximity to Geoje are not influenced significantly, every citizen is capable of taking a one-day trip anywhere.
Conventionally the estimation method of the origin-destination Matrix has been developed by implementing the expansion of sampled data obtained from roadside interview and household travel survey. In the survey process, the bigger the sample size is, the higher the level of limitation, due to taking time for an error test for a cost and a time. Estimating the O-D matrix from observed traffic count data has been applied as methods of over-coming this limitation, and a gradient model is known as one of the most popular techniques. However, in case of the gradient model, although it may be capable of minimizing the error between the observed and estimated traffic volumes, a prior O-D matrix structure cannot maintained exactly. That is to say, unwanted changes may be occurred. For this reason, this study adopts a conjugate gradient algorithm to take into account two factors: estimation of the O-D matrix from the conjugate gradient algorithm while reflecting the prior O-D matrix structure maintained. This development of the O-D matrix estimation model is to minimize the error between observed and estimated traffic volumes. This study validates the model using the simple network, and then applies it to a large scale network. There are several findings through the tests. First, as the consequence of consistency, it is apparent that the upper level of this model plays a key role by the internal relationship with lower level. Secondly, as the respect of estimation precision, the estimation error is lied within the tolerance interval. Furthermore, the structure of the estimated O-D matrix has not changed too much, and even still has conserved some attributes.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.22
no.6
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pp.17-31
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2023
An activity-based model requires detailed population information to model individual travel behavior in a disaggregated manner. The recent innovative approach developed deep generative models with novel regularization terms that improves fidelity and diversity for population synthesis. Since the method relies on measuring the distance between distribution boundaries of the sample data and the generated sample, it is crucial to obtain well-defined continuous representation from the discretized dataset. Therefore, we propose an improved entity embedding models to enhance the performance of the regularization terms, which indirectly supports the synthesis in terms of feasible and diverse populations. Our results show a 28.87% improvement in the F1 score compared to the baseline method.
Recently, there are many trials about Artificial neural networks : ANNs structure and studying method of researches for forecasting traffic volume. ANNs have a powerful capabilities of recognizing pattern with a flexible non-linear model. However, ANNs have some overfitting problems in dealing with a lot of parameters because of its non-linear problems. This research deals with the application of a variety of model selection criterion for cancellation of the overfitting problems. Especially, this aims at analyzing which the selecting model cancels the overfitting problems and guarantees the transferability from time measure. Results in this study are as follow. First, the model which is selecting in sample does not guarantees the best capabilities of out-of-sample. So to speak, the best model in sample is no relationship with the capabilities of out-of-sample like many existing researches. Second, in stability of model selecting criterion, AIC3, AICC, BIC are available but AIC4 has a large variation comparing with the best model. In time-series analysis and forecasting, we need more quantitable data analysis and another time-series analysis because uncertainty of a model can have an effect on correlation between in-sample and out-of-sample.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.5
no.1
s.9
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pp.1-12
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2006
In order to estimate a dynamic origin and destination demand between on and off-ramps in the freeways, a traffic flow theory can be used to calculate a link distribution proportion of traffics moving between them. We have developed a dynamic traffic estimation model based on the three-phase traffic theory (Kerner, 2004), which explains the complexity of traffic phenomena based on phase transitions among free-flow, synchronized flow and moving jam phases, and on their complex nonlinear spatiotemporal features. The developed model explains and estimates traffic congestion in terms of speed breakdown, phase transition and queue propagation. We have estimated the link, on and off-ramp volumes at every time interval by using traffic data collected from vehicle detection systems in Korea freeway sections. The analyzed results show that the developed model describes traffic flows adequately.
Road accidents are considered as the result of a complex interplay between road, vehicle, environments, and human factors. Little study, however, has been carried out on the attributes of human factor compared to the road geometric conditions and traffic conditions. The previous researches focused on mainly both traffic and geometric conditions on specific location. Therefore, it's hard to explain phenomenon of the high traffic accident rates where road and traffic conditions are good. Because of these reasons, accident analysis has contributed on geometric improvement and has not contributed on traffic management such as selection of attention section, driver napping alert, etc. The freeway incident management is also associated with reliable prediction of incident occurrences on freeway sections. This paper presents a method for estimating the effect of trip length on freeway accident rate. A PAR (Potential Accident Ratio), the new concept of accident analysis, considering TLFDs (Trip Length Frequency Distributions) is suggested in this paper. This approach can help to strengthen freeway management and to reduce the likelihood of accidents.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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