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J-GLOBAL ID：202002281676500445   整理番号：20A0374607

スマートカードデータ(SCD)を用いた地下鉄駅における乗客の歩行と待ち時間の推定【JST・京大機械翻訳】

Estimate Passengers’ Walking and Waiting Time in Metro Station Using Smart Card Data (SCD)

著者 (4件)： Li Wanjun (MOT Key Laboratory of Transport Industry of Big Data Application Technologies for Comprehensive Transport, School of Traffic and Transportation, Beijing Jiaotong University, Beijing, China) ,  Yan Xuedong (MOT Key Laboratory of Transport Industry of Big Data Application Technologies for Comprehensive Transport, School of Traffic and Transportation, Beijing Jiaotong University, Beijing, China) ,  Li Xiaomeng (Centre for Accident Research and Road Safety-Queensland (CARRS-Q), Institute of Health and Biomedical Innovation (IHBI), Queensland University of Technology, Kelvin Grove, QLD, Australia) ,  Yang Jingsi (MOT Key Laboratory of Transport Industry of Big Data Application Technologies for Comprehensive Transport, School of Traffic and Transportation, Beijing Jiaotong University, Beijing, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 8  ページ： 11074-11083  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  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)

抄録/ポイント： 地下鉄駅における乗客の歩行時間と待ち時間は地下鉄駅のサービスレベル(LOS)を評価するための重要な指標である。本論文では,スマートカードデータ(SCD)を用いた提案された方法に基づいて,地下鉄駅における乗客の歩行時間と待ち時間を推定することを目的とした。最初に,2つのアルゴリズムを開発して,すべての乗客のために可能な列車選択集合を決定した。第二に,乗客の歩行時間分布を,旅行期間によって分類された乗客の異なるグループ,カードホルダのタイプ,および社会的人口統計学について推定した。最後に,この研究で提案された列車選択モデルに基づいて,起源ステーションにおける乗客の待ち時間を調査した。研究は,ピーク時間で進行する乗客が,非ピーク時間でより速く歩行する傾向があることを見出した。原点観測所における全体の待ち時間は,列車の先頭(同じ方向と駅における隣接する到着列車の間の時間間隔)と乗客の体積に高度に関連している。さらに重要なことに,乗客の容積が低い場合には,列車の先頭が待ち時間に有意に影響することが示唆された。しかし,乗客の容積があるレベル(15分で>1000)を超えると,待ち時間の増加につながる主な要因になる。高齢者と障害者は,他の乗客よりもピーク時間の待ち時間を延長した。本研究で提案した方法は,移動挙動解析においてSCDを用いる新しい展望を提供する。そのうえ,結果は地下鉄システムのLOSに関する評価と同様に将来の地下鉄駅建設と運用設計のための洞察をもたらす。Copyright 2020 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： 旅行 ,  アルゴリズム ,  障害者 ,  *待ち時間 ,  *乗客 ,  *鉄道駅
準シソーラス用語： 挙動解析 ,  選択モデル ,  人口統計学 ,  *地下鉄駅 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  生体計測  (EL03020C) ,  音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (7件)： カードデータ ,  SCD ,  地下鉄駅 ,  乗客 ,  歩行 ,  待ち時間 ,  推定