The network equilibrium theory is to estimate the travel choices on a transportation network when the resulting travel times and costs are one basis for the choices. Increasing use of this principle on travel assignment problem lead to develop the combined choice models including not only travel options such as mode and route, but location options like trip distribution problems. This paper, first, reviews earlier developments of variable demand network equilibrium models, combined modeles of trip distribution and assignment, and entropy constrained combined models. Then various model structures of combining travel choice models based on network equilibrium theory and entropy constraints are discussed.
The objective of this paper is to construct pseudo-panel data set and estimate price and income elasticities of car travel demand, using 1995-2007 household income and expenditure survey data, in order to provide quantitative information for analyzing related policy effects in the transport sector. We categorized household survey data into 14 cohorts based on the birth year of the household head. As the result, a total of 133 pseudo-panel data sets was created for estimating price and income elasticities of car travel demand. Especially, price and income elasticities of car travel demand were separately estimated both short-term and long-term. We analyzed the panel model considering fixed effect within cohorts, using explanatory variables such as previous year's fuel consumption, real household income after tax, education level of the household head, the number of children under five, and the share of household type averaged by cohorts. As results, the short-term and long-term price elasticities of car travel demand were calculated as 0.2974-0.4280 and 0.4087-0.6275, respectively. Similarly, the short-term and long-term income elasticities were calculated as 0.3364-0.6281 and 0.7098, respectively.
It has been widely known that there are so many factors making travel demand errors in transportation forecasting steps. One of the reasons may stem from the level of aggregation of zone and network in analysis process. This paper investigates the effect of level of aggregation considering with number of zones in travel demand forecasting by expanding or reducing the zone and network gradually. Numerical results show that the aggregation could not make a significant impact on the travel demand, while disaggregation does. These results imply that a careful manipulation is required to add or to reduce zones and links in transportation planning process.
The integrated transit fare system of Seoul metropolitan area has given positively evaluated with reduction of user cost and activating the transfer behavior from its opening year, July 2007. However, there were only few research about railway demand forecasting methodology, especially mode share, has conducted under the integrated fare system. This study focuses on the utility estimation by each mode under the integrated fare system, and on the coefficient actualization relates on travel time and travel cost estimation with Household Travel Survey Data 2006. Also the railway demand analysis methodology under various fare systems is presented. The methodology from this study is expected to improve accuracy and usefulness in railway demand analysis.
This Paper focuses on analyzing the influences of Teleservice on travel behavior and trip demand based on the individual behavior model. The first step is to classify individuals into different Person groups who will follow similar behavior Patterns in terms of travel and communication. And then, the effect of Teleservice on trip demand is estimated using hypothetical scenario. The results on the ability of each person group to adapt themselves to Teleservice show that full-time housekeepers and senior citizens are more likely to be alienated. It is also found that transition probability to Teleservice is high for activities in bank or public office where simple forms of information such as data or text are exchanged. On that basis, it is estimated that in Seoul the savings on trip demand by Teleservice will be 7.6% of total daily trip generations.
The purpose of this paper is to develop a dynamic OD estimating model to overcome the limitation of depicting teal situations in dynamic simulation models based on static OD trip. To estimate dynamic OD matrix we used the hybrid discrete choice model(called the 'Demand Simulation Model'), which combines travel departure time with travel mode and travel path. Using this Demand Simulation Model, we deduced that the traveler chooses the departure time and mode simultaneously, and then choose his/her travel path over the given situation In this paper. we developed a hybrid simulation model by joining a demand simulation model and the supply simulation model (called LiCROSIM-P) which was Previously developed. We simulated the hybrid simulation model for dependent/independent networks which have two origins and one destination. The simulation results showed that AGtt(Average gap expected travel time and simulated travel time) did not converge, but average schedule delay gap converged to a stable state in transportation network consisted of multiple origins and destinations, multiple paths, freeways and some intersections controlled by signal. We present that the hybrid simulation model can estimate dynamic OD and analyze the effectiveness by changing the attributes or the traveler and networks. Thus, the hybrid simulation model can analyze the effectiveness that reflects changing departure times, travel modes and travel paths by demand management Policy, changing network facilities, traffic information supplies. and so on.
Purpose: The purpose of this study is to explain the pivotal role of the travel forecasting process in urban transportation planning. This study emphasizes the use of travel forecasting models to anticipate future traffic. Method: This study examines the methodology used in urban travel demand modeling within transportation planning, specifically focusing on the Urban Transportation Modeling System (UTMS). UTMS is designed to predict various aspects of urban transportation, including quantities, temporal patterns, origin-destination pairs, modal preferences, and optimal routes in metropolitan areas. By analyzing UTMS and its operational framework, this research aims to enhance an understanding of contemporary urban travel demand modeling practices and their implications for transportation planning and urban mobility management. Result: The result of this study provides a nuanced understanding of travel dynamics, emphasizing the influence of variables such as average income, household size, and vehicle ownership on travel patterns. Furthermore, the attraction model highlights specific areas of significance, elucidating the role of retail locations, non-retail areas, and other locales in shaping the observed dynamics of transportation. Conclusion: The study methodically addressed urban travel dynamics in a four-ward area, employing a comprehensive modeling approach involving trip generation, attraction, distribution, modal split, and assignment. The findings, such as the prevalence of motorbikes as the primary mode of transportation and the impact of adjusted traffic patterns on reduced travel times, offer valuable insights for urban planners and policymakers in optimizing transportation networks. These insights can inform strategic decisions to enhance efficiency and sustainability in urban mobility planning.
In this study, a model of compensation and amendment of forecasted travel demand was developed to calculate the range of values depends on the changes in the risk factors, selecting factors that might affect traffic demand changes among risk factors. Selected factors are as follows: influenced area population, the number of registrated vehicle per person, ratio of service industry workers, and city intervals. Then this model is applied to six routes of expressway and the calculated value were compensated with error rate being reflected on each quartile value with respect to influenced area population (200,000 people standards). Result from appling developed model to Cheongwon-Sangju expressway suggests that the model could compensate the error rate by more than 50%, which in turn validate the effectiveness of the model developed. Some limitations and future research agenda have also been identified.
The submerged floating tunnel (SFT) infrastructure has been regarded as an emerging technology that efficiently and safely connects land and islands. The SFT route problem is an essential part of the SFT planning and design phase, with significant impacts on the surrounding environment. This study aims to develop an optimization model considering transportation and structure factors. The SFT routing problem was optimized based on two objective functions, i.e., minimizing total travel time and cumulative strains, using NSGA-II. The proposed model was applied to the section from Mokpo to Jeju Island using road network and wave observation data. As a result of the proposed model, a Pareto optimum curve was obtained, showing a negative correlation between the total travel time and cumulative strain. Based on the inflection points on the Pareto optimum curve, four optimal SFT routes were selected and compared to identify the pros and cons. The travel time savings of the four selected alternatives were estimated to range from 9.9% to 10.5% compared to the non-implemented scenario. In terms of demand, there was a substantial shift in the number of travel and freight trips from airways to railways and roadways. Cumulative strain, calculated based on SFT distance, support structure, and wave energy, was found to be low when the route passed through small islands. The proposed model helps decision-making in the planning and design phases of SFT projects, ultimately contributing to the progress of a safe, efficient, and sustainable SFT infrastructure.
Kim, Byung-Kwan;Lim, Yong-Taek;Lim, Kang-Won;Lee, Young-Ihn
Journal of Korean Society of Transportation
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v.26
no.3
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pp.155-167
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2008
This paper studies a multiple user class variable demand user equilibrium and system optimal condition, and then establishes solution algorithms for them. The traffic network equilibrium is accomplished with basis on following assumptions. For considering heterogeneous road user, several user classes have discrete set of VOTs and the travel demand of each user classes varies according to generalized travel cost. this paper specifically investigates following question on multi-class variable demand: Are user equilibrium flows pattern dependent on the unit (time or money) perceived by road user classes? What is system optimal condition according to the unit used in measuring the travel cost or disutility? Finally, using this network equilibrium condition, The traffic assignment algorithm of each equilibrium condition are established.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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