Bluetoothデータを用いた繰り返しトリップ挙動に基づく道路ユーザクラスの同定【JST・京大機械翻訳】

Crawford F.; Watling D.P.; Connors R.D.

文献

J-GLOBAL ID：201802225215475697 整理番号：18A1110158

Bluetoothデータを用いた繰り返しトリップ挙動に基づく道路ユーザクラスの同定【JST・京大機械翻訳】

Identifying road user classes based on repeated trip behaviour using Bluetooth data

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資料名：
巻： 113 ページ： 55-74 発行年： 2018年
JST資料番号： D0663B ISSN： 0965-8564 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)

旅行者の反復トリップ行動を分析することにより,トリップ頻度と個人的変動性を含めて,学習および/または行動変化を含むモデルへの入力と同様に,ネットワークの旅行者ニーズ,柔軟性および知識への洞察を提供することができる。新しいデータ源からのデータは,道路網における反復トリップを調べるための新しい機会を提供する。Bluetooth検出器からの例に対して,点から点へのセンサデータを,空間と時間にわたって整合できる通過車両または旅行者のユニークな識別子を記録できる道路に次いで設置した固定検出器を用いて収集した。このようなデータは,ユーザの異なるカテゴリーを理解するためにスマートカードデータを用いた公共交通研究において行われているように,それらの反復トリップ行動に基づいて道路利用者をセグメント化するために本研究で使用されている。事前の仮定に基づく旅行者セグメンテーションに関する決定よりも,この方法は,類似のトリップ規則性と日間の変動性を持つ旅行者を一緒にクラスタ化するためのデータ駆動アプローチを提供する。点から点へのセンサデータの強度と弱点を説明する測度を,(a)空間可変性に対して,(a)Sequence Alignmentを用いて,(b)モデルベースクラスタリングを用いて日変動の時間を提示した。提案した方法は,北西イングランドの町における23の固定Bluetooth検出器からの1年間のデータにも適用した。データは,30,000台以上の旅行者によって作られた約7.5百万トリップから成る。提案した方法を適用することにより,3つの旅行者クラスを同定することが可能になる:まれ,頻繁,および非常に頻繁である。興味深いことに,各ユーザクラスの日変動特性の空間と時間は異なり,トリップ頻度と直線的に相関しない。頻繁な旅行者は平均で1~5回観察され,年間に記録されたトリップの57%を占める。これらの頻繁な旅行者に焦点を合わせて,これらは,日変動の高い空間と時間,および日変動の低い空間と時間を有するそれらにさらに分離できることを示した。これらのユーザクラスを横断する旅行者とトリップの分布を理解し,また各ユーザクラスの反復トリップ特性は,特定の旅行者のニーズを目標とするさらなるデータ収集と政策の開発を知らせることができる。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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交通調査 , 都市交通 , 道路輸送・サービス一般

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