軌道占有事象データに基づく短い停止での列車滞留時間の推定:オランダの鉄道駅での研究【Powered by NICT】

Li Dewei; Daamen Winnie; Goverde Rob M. P.

文献

J-GLOBAL ID：201702230196803534 整理番号：17A0659624

軌道占有事象データに基づく短い停止での列車滞留時間の推定:オランダの鉄道駅での研究【Powered by NICT】

Estimation of train dwell time at short stops based on track occupation event data: A study at a Dutch railway station

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資料名：
巻： 50 号： 5 ページ： 877-896 発行年： 2016年
JST資料番号： D0581A ISSN： 0197-6729 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

列車滞留時間は,鉄道運行の最も予測できない成分,主に降車及び乗車した乗客の体積のための一つである。しかし,幹線に訓練実行時間と経路衝突の信頼できる評価のためには,本線,いわゆる短い停止に及ぼす中間停止で滞留時間の正確な推定を得るために必要である。これはより信頼性の高い,効率的でロバストな列車運転にとって大きな挑戦である。以前の研究では,滞留時間が乗車と降車乗客数に強く依存することを示した。しかし,これらの数は実時間では通常入手できない。オランダからの軌道占有データの統計解析によって乗客需要情報なしに短い停止での滞留時間推定モデルの可能性を検討した。解析は,滞留時間が最良の別々にピークおよびオフピーク時間の推定であることを示した。ピーク時滞留時間は,列車の長さの線形回帰モデル,以前の停留所での滞留時間と先行列車の滞留時間を用いて推定した。オフピーク時間滞留時間を,ノンパラメトリック回帰モデル,特に,k-最近傍モデルを用いて推定した。は提案した推定モデルの二種類の主要な利点である。最初,モデルは旅客流動データ,実際にリアルタイムで得ることは不可能であることを必要としない。第二に,車両構成とプラットフォームレイアウトの詳細なパラメータを必要としない,これはモデルはより一般的にし,実装を容易にする。オランダの鉄道駅の事例研究を行い,推定精度はオフピーク時間帯にピーク時に85.8%~ 88.5%と80.1%であり,比較的高いことを示した。旅客データを用いないショートストップ(short stop)観測点で滞留時間の推定が可能であることを結論した。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

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輸送と業務 , 鉄道輸送・サービス一般

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