Data-Driven Approaches to Mining Passenger Travel Patterns: “Left-Behinds” in a Congested Urban Rail Transit Network
المؤلفون المشاركون
Guo, Bin
Yue, Yixiang
Chen, Xing
Bai, Zixi
Zhou, Hanxiao
Zhou, Leishan
المصدر
Journal of Advanced Transportation
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-15، 15ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-04-01
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
15
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The “left-behind” phenomenon occurs frequently in Urban Rail Transit (URT) networks with booming travel demand, especially during peak hours in a complex URT network, which makes passenger travel patterns more complicated.
This paper proposes a methodology to mine passenger travel patterns based on fare transaction records from automatic fare collection (AFC) systems and Automatic Vehicle Location (AVL) data from Communication Based Train Control (CBTC) Systems or tracking systems.
By introducing the concept of a sequence, a space-time-sequence trajectory model is proposed to simulate a passenger’s travel activities, including when they are left-behind.
The paper analyzes passenger travel trajectory links and estimates the weight of each feasible trajectory under tap-in/tap-out constraints.
The station time parameters, including access/egress and transfer walking-time parameters, are important inputs for the model.
The paper also presents a maximum-likelihood approach to estimate these parameters from AFC transaction data and AVL data.
The methodology is applied to a case study using AFC and AVL data from the Beijing URT network during peak hours to test the proposed model and algorithm.
The estimation results are consistent with the results obtained from the authorities, and this finding verifies the feasibility of our approach.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Chen, Xing& Zhou, Leishan& Bai, Zixi& Yue, Yixiang& Guo, Bin& Zhou, Hanxiao. 2019. Data-Driven Approaches to Mining Passenger Travel Patterns: “Left-Behinds” in a Congested Urban Rail Transit Network. Journal of Advanced Transportation،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1170048
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Chen, Xing…[et al.]. Data-Driven Approaches to Mining Passenger Travel Patterns: “Left-Behinds” in a Congested Urban Rail Transit Network. Journal of Advanced Transportation No. 2019 (2019), pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1170048
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Chen, Xing& Zhou, Leishan& Bai, Zixi& Yue, Yixiang& Guo, Bin& Zhou, Hanxiao. Data-Driven Approaches to Mining Passenger Travel Patterns: “Left-Behinds” in a Congested Urban Rail Transit Network. Journal of Advanced Transportation. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1170048
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1170048
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر