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J-GLOBAL ID：201702216913014759   整理番号：17A1428860

マルチモーダル交通ネットワークの実証的検討 3D巨視的基本図を用いた【Powered by NICT】

Empirics of multi-modal traffic networks - Using the 3D macroscopic fundamental diagram

著者 (4件)： Loder Allister (Institute for Transport Planning and Systems, ETH Zurich, Switzerland) ,  Ambuehl Lukas (Institute for Transport Planning and Systems, ETH Zurich, Switzerland) ,  Menendez Monica (Institute for Transport Planning and Systems, ETH Zurich, Switzerland) ,  Axhausen Kay W. (Institute for Transport Planning and Systems, ETH Zurich, Switzerland)
資料名： Transportation Research. Part C. Emerging Technologies  (Transportation Research. Part C. Emerging Technologies)
巻： 82  ページ： 88-101  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0534A  ISSN： 0968-090X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 交通はほとんどの都市で多モードである。しかし,交通性能と互いに異なる輸送モードの影響は不明で,特にネットワークレベルであった。3D MFDに巨視的基本線図(MFD)の最近の拡張は,都市規模でこのギャップに対処するための新しいフレームワークを提供する。3D MFDは,自動車と公共輸送車両のネットワーク蓄積を関係づけるネットワーク旅行生産,自動車や乗客のいずれかであった。経験的3D MFDはこれまで報告されていない。本論文では,都市スケールで3D MFDの最初の経験的推定値を示した。この目的のために,ループ検出器からのデータとスイス,チューリッヒの都市における公共輸送車両の車両位置自動標定装置(AVL)を用いた。は,都市内の異なる二地域,公共輸送のための専用車線のトポロジーとシェアが異なるを比較した。3D MFDの統計的モデル,マルチモーダル交通条件下での自動車と公共輸送速度に及ぼす車両蓄積の影響を推定することを提案した。結果は,車両と乗客の影響を定量化し,専用車線の大きな割合は,自動車速度に及ぼす公共輸送車両の限界効果を減少させることを確認した。最後に,すべての自動車化した輸送モードを考慮した都市道路網における旅行速度を最大化する公共輸送機関のユーザの割合を同定することにより3D MFDの新しい応用を導いた。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *三次元 ,  公共輸送機関 ,  スイス連邦 ,  自動車 ,  乗客 ,  都市交通 ,  公共輸送 ,  *多モード ,  推定量 ,  都市 ,  専用車線 ,  *ネットワーク ,  *輸送網 ,  検出器 ,  旅行

著者キーワード (5件)： 巨視的基本ダイアグラム ,  マルチモーダル交通 ,  公共輸送 ,  都市交通 ,  モードシェア

分類 (2件)： 都市交通  (TA01020W) ,  交通調査  (TB01031B)

タイトルに関連する用語 (5件)： マルチモーダル ,  交通 ,  実証 ,  3D ,  基本図