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J-GLOBAL ID：201802221701590305   整理番号：18A1146831

公共バス輸送計画のための電子チケット機械データ解析【JST・京大機械翻訳】

Electronic ticket machine data analytics for public bus transport planning

著者 (3件)： Cyril Anila (Department of Civil Engineering National Institute of Technology Surathkal) ,  George Varghese (Department of Civil Engineering National Institute of Technology Surathkal) ,  Mulangi Raviraj H. (Department of Civil Engineering National Institute of Technology Surathkal)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICECDS  ページ： 3917-3922  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文は,電子Ticket機械(ETM)から引き出されたデータに基づくバス輸送システムのための需要モデリングとライン計画に関連する様々な側面を調査する。ETMデータは,現在収集されているが,定期的な基礎における公共輸送の理解によって編集されているにもかかわらず,輸送計画のために徹底的に調査されていない。本研究で用いたデータは,2010年~2013年の間にTrivandrum市の6つのバス貯蔵所に維持されたKerala州道路輸送会社(KSRTC)による券販売に関する取引の一部である。ETMを通して収集されたデータは,約100万の平均毎月の旅客取引で非常に巨大である。データベースは,提供されるサービスの乗客需要,オペレータの性能,および有効性を決定するために監査され,コンパイルされる。MATLAB(R)において特別に開発されたプログラムを用いて,ETMデータベースを質問することにより,バス通勤者のori地(OD)行列を決定することが可能である。ODデータは,交通需要モデリング,意思決定,および輸送システムの将来の計画のための戦略の定式化を支援する。本論文で提示した研究は,プログラムの定式化のために開発されたブロック線図に関する詳細とその能力の実証を提供する。同様に,特別に開発されたプログラムを用いて,輸送ネットワーク上の旅客流れの観点からリンク体積を決定することも可能である。さらに,性能に関連した統計的詳細に加えて,バス停止における乗客のbodingとaliに関する情報による負荷率に関する詳細を引き出すことも可能である。そして,ETMデータベースから引き出すことができる。MATLAB(R)に基づくプログラムを開発することを提案した。ここで述べた研究は短期需要予測における時系列アプローチの使用に関する記述も含む。本研究は,旅行需要モデリングのためのETMデータから情報を引き出すために使用できる多くの分析法と公共輸送の戦略的および運用計画を提案する。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 交通システム ,  輸送網 ,  モデリング ,  乗客 ,  需要予測 ,  通勤 ,  オペレータ ,  データベース ,  交通需要 ,  *データ解析 ,  意思決定 ,  公共輸送 ,  *輸送計画 ,  定式化 ,  *バス輸送

分類 (3件)： 道路輸送・サービス一般  (TB01010O) ,  経営工学一般  (KA01010C) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (4件)： バス輸送 ,  計画 ,  電子チケット ,  データ解析