Rail transport has grown over the Past decades, and rail networks have highly concentrated in urban area, and it is possible for rail passengers to choose a route anions a number of alternative routes. Analysis of factors influencing the choice of route, are required to estimate the rail travel demand of each route. In this paper, we describes route choice model for the transit assignment and characteristics of the route choice(i.e., by relative travel time and fares), and attempts to estimate travel demand of new rail transit based on the slated preference(SP) survey data of Nanko Porttown, which is located in Osaka, Japan.
Proceeding of Spring/Autumn Annual Conference of KHA
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2005.11a
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pp.311-314
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2005
Our city structure is being complicated from the development of industry and the increase in population. It makes the ground space overcrowded, so underground space is systematized for use. Because this underground space has very complicated configuration, people have difficulty in finding the route in the underground space. Therefore It is demanded to comprehend configuration of the various space structure, predict pattern of the moving and analyze induction factor of the moving. When people are in the conflagration or dangerous situation, they are in the habit of using the route which they are used to go to and from. It is needed to analyze moving pattern of the pedestrian who usually use the underground space for the sake of dealing with conflagration in the underground space. Finally, this study suggested that general characteristic, distribution, moving route of the pedestrian and factors influencing that they choose the route which the research finds out.
In route guidance systems fastest-path routing has typically been adopted because of its simplicity. However, empirical studies on route choice behavior have shown that drivers use numerous criteria in choosing a route. The objective of this study is to develop computationally efficient algorithms for identifying a manageable subset of the nondominated (i.e. Pareto optimal) paths for real-time vehicle routing which reflect the drivers' preferences and route choice behaviors. We propose two pruning algorithms that reduce the search area based on a context-dependent linear utility function and thus reduce the computation time. The basic notion of the proposed approach is that ⅰ) enumerating all nondominated paths is computationally too expensive, ⅱ) obtaining a stable mathematical representation of the drivers' utility function is theoretically difficult and impractical, and ⅲ) obtaining optimal path given a nonlinear utility function is a NP-hard problem. Consequently, a heuristic two-stage strategy which identifies multiple routes and then select the near-optimal path may be effective and practical. As the first stage, we utilize the relaxation based pruning technique based on an entropy model to recognize and discard most of the nondominated paths that do not reflect the drivers' preference and/or the context-dependency of the preference. In addition, to make sure that paths identified are dissimilar in terms of links used, the number of shared links between routes is limited. We test the proposed algorithms in a large real-life traffic network and show that the algorithms reduce CPU time significantly compared with conventional multi-criteria shortest path algorithms while the attributes of the routes identified reflect drivers' preferences and generic route choice behaviors well.
Conventional traffic assignment techniques usually do not consider traveler's route choice behavior affected by hierachicla strucfture in urban highway system. This study realizes the route choice behavior such that travelers tend to choose more higher level of highway rather than lower level of highway for longer trops. Otherwise, for shorter trips, travelers tend to choose lower level of highway unless they can get sufficient travel time saving by using mojor arterial street or freeway (higher level of highway). Therefore, this study suggests a traffic assignment technique incorrporating route choice behavior related to hierachical highway structure by introducing some perception costs to generalized cost function such as perceptional preference measureemnt for higher level higheay and perceptional penalty when changing to different level of highway. Through simulation analysis, it is shown that the simulation results with the new traffic assignment echnique can be different a lot from the results with the convential method.
In the last five years, Korea has supplied many more bicycle facilities than in the last several decades combined. However, have bicyclists increased in proportion to investment? If bicyclists are avoiding existing bicycle related facilities, including off-road bicycle facilities, it could be because suppliers did not consider bicyclists' preferences in their planning process. In this paper, the authors tried to understand the bicyclists' behavioral and route choice characteristics using stated preference surveys and a logit model, using commuting time in Daejeon Metropolitan City, Korea. The results show that nine factors affect the route choice behavior of bicyclists. In particular, bicyclists preferred sub-arterial roads to off-road, dedicated bicycle facilities in residential area. It means that bicyclists like a seamless bicycle route and that a buffer zone between car lanes and bicycle lanes or 50 km/h speed limits for cars are necessary for bicycle lanes that are not physical separated.
Existing shortest-path algorithms mainly consider a single attribute. But traveler actually chooses a route considering not single attribute but various attributes which are synthesized travel time, route length, personal preference, etc. Therefore, to search the optimal path, these attributes are considered synthetically. In this study route searching algorithm which selects the maximum utility route using discrete choice model has developed in order to consider various attributes. Six elements which affect route choice are chosen for the route choice model and parameters of the models are estimated using survey data. A multinomial logit models are developed to design the function of route choice model. As a result, the model which has route length, delay time, the number of turning as parameter is selected based on the significance test. We use existing shortest path algorithm, which can reflect urban transportation network such as u-turn or p-turn, and apply it to the real network.
In this study, the dynamic route choice behavior of driver is assumed to be affected by the current conditions of traffic environments as well as the Past traffic environments and activities. The repeated survey of multi-timed to owner drove in Chon-ju city by the virtual traffic information system was performed by the stated preference method. And the LISREL(An analysis of linear structural relationship) model was used. As the results. the variable Parameter and t-value of travel time information on applied model was high and their results have an effect greatly to the route choice. After all, the route choice was negative from Kirin-ro, which Penetrates the downtown, and positive from Chunbyun-ro which was a roundabout way was confirmed. Estimated result of the reasonability, the highest suitable model was ode which applied the concept of serial correlation and stated dependence and was shown applying rightfulness to dynamic model. As the serial correlation and stated dependence parameter value, when time interval was large, parameter value was small and the serial correlation and stated dependence was in inverse proportion ratio to the time interval.
Park, Bora;Lee, Jaeyoung;Choi, Keechoo;Song, Pilyong
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.30
no.6D
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pp.599-604
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2010
In this study, the value of travel time was estimated with reflecting the fuel cost according to travel distance. The main objective of this study is whether the addition of the fuel cost as a factor for route choice behavior is appropriate or not, through the stated preference survey. The route choice model was developed using SP survey technique with the consideration of level difference and the value of travel time, toll and fuel costs. Consequently, the fuel cost is identified as a main factor like travel time and toll cost in choosing routes from drivers' viewpoints. Nevertheless, since toll costs are recognized as out-of-pocket expenses whereas fuel costs as periodical expenses, it seems drivers are more sensitive to toll than fuel costs.
This paper explores the way and the extent to which drivers' route choice was influenced by uncertain information. In particular, this paper investigates the effect of qualitative information on route choice when drivers face a choice with different degrees of uncertain information. The SP survey was conducted and route choice legit models were estimated. We also applied Prospect Theory to the analysis of drivers' decision making under uncertain information. The main findings are firstly, drivers tend to prefer a route with information than(to) one without information. This indicated that providing charge information encouraged drivers to choose the routes for which information is provided in preference to those for which it is not provided. Secondly, drivers also prefer a route with a certain and precise information over one with uncertain and imprecise information. Thirdly, when the information is given as a range, the size of the range of the information influenced route choice slightly and as the range of the charge increases, the route becomes slightly less unattractive. Fourthly, when the information is given as a range, drivers' route choices are influenced more by the median value of the ranges than by the size of the overall ranges of the information. Application of Prospect Theory to the results explains the way drivers may be interpreting the choice situation and how they make a route choice in response to uncertain information. The results of this paper implicate that drivers' decision making under uncertainty seem to be very complicated and flexible, depending on the way drivers interpret the choice situation. Therefore, it is recommended to apply wider related theories to the analysis of the drivers' behaviour.
Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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v.13
no.3
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pp.85-97
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2005
The objective of this study is to investigate freight forwarders' airline choice behaviors in the Korean air cargo transportation market. This study identifies the major factors affecting airline choice and their relative importance by analyzing the data gathered by the survey from freight forwarders in Seoul. The questionnaire of the survey is composed of two parts; the first part is to identify the significant variables of airline choice and the second part is to gather the data about airline choice using stated preference techniques. The relative importance of major variables considered in forwarders' airline choice is estimated by the logit models calibrated with stated preference data. To strength the reliability of the analysis, this study segments the market by three routes; Seoul-Los Angeles, Seoul-Amsterdam and Seoul-Hongkong. The five major variables that are considered seriously in airline choice are reliability, space availability, frequency, cost and flight schedule. The utility trade-offs between variables are estimated by the ratio analysis of coefficients of logit model of each route, and the results of ratio analysis is interpreted as reflecting the reality of market conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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