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J-GLOBAL ID：202102235449806227   整理番号：21A2601128

スマートカードデータに基づく列車選択行動を考慮した旅行行動ベーススキップストップ戦略【JST・京大機械翻訳】

A Travel Behavior-Based Skip-Stop Strategy Considering Train Choice Behaviors Based on Smartcard Data

著者 (5件)： Lee Eun Hak (Department of Civil and Environmental Engineering, Seoul National University, Seoul 08826, Korea) ,  Lee Inmook (Future Transport Policy Research Division, Korea Railroad Research Institute, Uiwang 16105, Korea) ,  Cho Shin-Hyung (Institute of Engineering Research, Seoul National University, Seoul 08826, Korea) ,  Kho Seung-Young (Department of Civil and Environmental Engineering and Institute of Construction and Environmental Engineering, Seoul National University, Seoul 08826, Korea) ,  Kim Dong-Kyu (Department of Civil and Environmental Engineering and Institute of Construction and Environmental Engineering, Seoul National University, Seoul 08826, Korea)
資料名： Sustainability (Web)  (Sustainability (Web))
巻： 11  号： 10  ページ： 2791  発行年： 2019年 
JST資料番号： U7281A  ISSN： 2071-1050  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,スマートカードデータによる4種類の列車選択行動を考慮したスキップストップ戦略を解析した。提案モデルは,設備条件,運転条件,および旅行行動のような現実的な制約で,全旅行時間を最小化することを目的とする。スマートカードデータからの旅行時間は,Gauss混合モデルを用いた表現列車と局所列車の2つの分布によって分解される。列車選択モデルの有用性パラメータを多項ロジットモデルを用いた分解分布で推定した。最適解は,ソウル大都市地域のBundangラインの表現ステーションを設計するために,遺伝的アルゴリズムによって導き出した。結果は,移動ベースの戦略の旅行時間と高い乗り上げベースの戦略が,それぞれ21.2と19.7分/人であると見積もられる。現在のシステムの旅行時間と比較して,移動ベースの戦略は5.8%の縮小を有して,高いライダーベースの戦略は12.2%の減少を有した。旅行行動ベース戦略では,旅行時間は18.7分と推定され,節約旅行時間の比率は17.9%であり,エネルギー消費は,旅行行動ベース戦略が電力の305,437(kWh)を消費し,現在のシステムに比べて約12.7%低いことを示した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： LIDAR ,  電力 ,  旅行時間 ,  *旅行 ,  大都市 ,  都市鉄道 ,  エネルギー消費 ,  *スマートカード ,  遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： *選択行動 ,  最適解 ,  ソウル ,  Gauss混合モデル ,  選択モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 都市鉄道 ,  スキップストップ戦略 ,  スマートカードデータ ,  旅行行動 ,  Gauss混合モデル ,  温室効果ガス放出

分類 (2件)： 輸送と業務  (TC01030N) ,  交通調査  (TB01031B)

引用文献 (30件)：

• Yu, X.; Lang, M.; Gao, Y.; Wang, K.; Su, C.H.; Tsai, S.B.; Li, S. An Empirical Study on the Design of China High-Speed Rail Express Train Operation Plan-From a Sustainable Transport Perspective. Sustainability 2018, 10, 2478.
• Wang, H.; Yang, X.; Wu, J.; Sun, H.; Gao, Z. Metro timetable optimisation for minimising carbon emission and passenger time: A bi-objective integer programming approach. IET Intell. Transp. Syst. 2018, 12, 673-681.
• Wang, Y.; De Schutter, B.; van den Boom, T.J.; Ning, B.; Tang, T. Efficient bilevel approach for urban rail transit operation with stop-skipping. IEEE Trans. Intell. Transp. Syst. 2014, 15, 2658-2670.
• Vuchic, V.R. Urban Transit Systems and Technology; Wiley: Hoboken, NJ, USA, 2007.
• Lee, Y.-J.; Vuchic, V.R. Transit Network Design with Variable Demand. J. Transp. Eng. 2005, 131, 1-10.

タイトルに関連する用語 (6件)： カードデータ ,  列車 ,  選択行動 ,  旅行 ,  行動 ,  戦略