Calibrating travel time thresholds with cluster analysis and AFC data for passenger reasonable route generation on an urban rail transit network
Calibrating travel time thresholds with cluster analysis and AFC data for passenger reasonable route generation on an urban rail transit network
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利用聚类分析和AFC数据校准出行时间阈值，以在城市轨道交通网络上生成合理的乘客路线
DOI：
10.1007/s11116-019-10040-8
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发表时间：
2019-07
期刊：
影响因子：
4.3
通讯作者：
Jin Wei
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Wei Zhu;Wei-li Fan;Amr M. Wahaballa;Jin Wei
估计过境旅客的路线选择模式对提高服务可靠性具有重要意义。路线选择集的大小和组成影响着城市轨道交通网络的选择模型估计和客流计算。现有的阈值决策方法会在生成的路线集中出现遗漏或多余的路线，从而导致客流分配出现较大偏差。本文提出了一种数据驱动的方法，用于在生成合理的路线选择集时校准行程时间阈值。首先，建立自动收费（AFC）数据驱动框架，根据轨道交通系统的变化更准确地校准和动态更新出行时间阈值。该框架包括四个步骤：数据预处理、基于出发地的阈值计算、基于聚类分析的校准、校准结果的输出和更新。其次，将该方法应用于北京地铁，并对现有出行时间阈值的优化结果进行了分析。所得结果有助于估计路线选择行为，以验证现有的轨道交通分配模型。这项研究也适用于其他有AFC系统的轨道交通网络，以记录进出入口处的乘客通行时间。
Estimating the route choice patterns for transit passengers is important to improve service reliability. The size and composition of a route choice set affects the choice model estimation and passenger flow calculations for urban rail transit (URT) networks. With the existing threshold decision method, there will be omissions or excess routes in the generated route set, which lead to a significant deviation in passenger flow assignments. This paper proposes a data-driven approach to calibrate the travel time thresholds when generating reasonable route choice sets. First, an automatic fare collection (AFC) data-driven framework is established to more accurately calibrate and dynamically update travel time thresholds with changes in the URT system. The framework consists of four steps: data preprocessing, origin–destination-based threshold calculation, cluster analysis-based calibration, and calibrated result output and update. Second, the proposed approach is applied to the Beijing subway as a case study, and several promising results are analyzed that allow the optimization of existing travel time thresholds. The obtained results help in the estimation of route choice behavior to validate current rail transit assignment models. This study is also applicable for other rail transit networks with AFC systems to record passenger passage times at both entry and exit gates.
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影响因子：
2.1
作者：
D. Shier
通讯作者：
D. Shier
影响因子：
6.8
作者：
N. V. D. Zijpp;S. Catalano
通讯作者：
N. V. D. Zijpp;S. Catalano
DOI：
--
发表时间：
1993
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
T. Barra;B. Pérez;J. Anez
通讯作者：
T. Barra;B. Pérez;J. Anez
影响因子：
6.8
作者：
J. Swait;M. Ben-Akiva
通讯作者：
J. Swait;M. Ben-Akiva
影响因子：
1.7
作者：
Markus Friedrich;I. Hofsäß;S. Wekeck
通讯作者：
Markus Friedrich;I. Hofsäß;S. Wekeck