Travel time estimation under given traffic conditions is important for providing drivers with travel time prediction information. But the present expressway travel time estimation process cannot calculate a reliable travel time. The objective of this study is to estimate the path travel time spent in a through lane between origin tollgates and destination tollgates on an expressway as a prerequisite result to offer reliable prediction information. Useful and abundant toll collection system (TCS) data were used. When estimating the path travel time, the path travel time is estimated combining the link travel time obtained through a preprocessing process. In the case of a lack of TCS data, the TCS travel time for previous intervals is referenced using the linear interpolation method after analyzing the increase pattern for the travel time. When the TCS data are absent over a long-term period, the dynamic travel time using the VDS time space diagram is estimated. The travel time estimated by the model proposed can be validated statistically when compared to the travel time obtained from vehicles traveling the path directly. The results show that the proposed model can be utilized for estimating a reliable travel time for a long-distance path in which there are a variaty of travel times from the same departure time, the intervals are large and the change in the representative travel time is irregular for a short period.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2011.11a
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pp.1005-1008
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2011
본 논문에서는 교통 이력자료의 시공간 데이터를 활용하여 교통 분석 및 예측에 필요한 신뢰성 높은 데이터를 제공하기 위한 TCS/HI-PASS 전처리 알고리즘을 제안한다. 시공간 데이터의 전처리 알고리즘은 각종 교통정보에 이용되고 있으며, 그 중 대표적으로 활용되고 있는 것이 차량 검지기(VDS)를 통해 수집된 교통량, 속도, 점유율 정보이다. 이러한 정보에 가공처리 알고리즘을 적용하여 공간평균속도 기반의 통행시간을 산정하고 있으며, 고속도로 통행료 수납시스템(TCS)으로 부터는 출발영업소와 도착영업소의 진 출입시간을 기반으로 평균통행시간을 산정하고 있다. 본 연구에서는 차량 검지기(VDS) 데이터와 기존 TCS 데이터의 전처리 알고리즘을 분석하여 TCS와 HI-PASS 데이터 기반의 개선된 전처리 알고리즘을 설계, 구현하였다.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.8
no.5
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pp.1-11
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2009
TCS Data imply characteristics of traffic conditions. However, there are outliers in TCS data, which can not represent the travel time of the pertinent section, if these outliers are not eliminated, travel time may be distorted owing to these outliers. Various travel time can be distributed under the same section and time because the variation of the travel time is increase as the section distance is increase, which make difficult to calculate the representative of travel time. Accordingly, it is important to grasp travel time characteristics in order to compute the representative of travel time using TCS Data. In this study, after analyzing the variation ratio of the travel time according to the link distance and the level of congestion, the outlier elimination model and the smoothing model for TCS data were proposed. The results show that the proposed model can be utilized for estimating a reliable travel time for a long-distance path in which there are a variation of travel times from the same departure time, the intervals are large and the change in the representative travel time is irregular for a short period.
We applied 3-D balancing technique to estimate nationwide travel demand using travel behavior of Toll Collecting System data, socio-economic data in the region, and the data of several organizations connected with travel demand estimation. The results from this study were validated by the indices of RMSE(Root Mean Square Error), TLFD(Trip Length Frequency Distribution). TCS based inter-city average travel to measure of reliability and adequacy of estimated travel demand. Finally, 3-D technique seems to reflect more travel behavior of TCS OD than 2-D technique, but we cannot assert that 3-D technique superior to 2-D technique.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.37
no.6
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pp.1033-1041
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2017
Path travel time based on departure time (PTTDP) is key information in advanced traveler information systems (ATIS). Despite the necessity, forecasting PTTDP is still one of challenges which should be successfully conquered in the forecasting area of intelligent transportation systems (ITS). To address this problem effectively, a methodology to dynamically predict PTTDP between motorway interchanges is proposed in this paper. The method was developed based on the relationships between traffic demands at motorway tollgates and PTTDPs between TGs in the motorway network. Two different data were used as the input of the model: traffic demand data and path travel time data are collected by toll collection system (TCS) and dedicated short range communication (DSRC), respectively. The proposed model was developed based on k-nearest neighbor, one of data mining techniques, in order for the real applications of motorway information systems. In a feasible test with real-world data, the proposed method performed effectively by means of prediction reliability and computational running time to the level of real application of current ATIS.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.9
no.4
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pp.68-79
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2010
Weather like rain, strong wind or snowfall may make the road condition deteriorated and sometimes induce traffic accidents, which lead to severe traffic congestion, thereby travelers may change their destinations elsewhere. Although origin-destination trip information is required to analyze transportation planning in urban area, there are little researches on the relationship between weather condition and travel patterns. This paper investigates the characteristics of travel patterns on expressway in snowing days of 1998-2008. We compare the normal travel patterns with those of snowing days by the travel distance for each vehicle type. Results show that traffic volume and travel distance have been reduced in snowing days as we expect, and also show different travel patterns for weekday and weekend.
Kyung-Bu High Speed Railway is operated in train control system(tcs) of fixed block operated in a way of dividing track circuits into several blocks in accordance with operation circumstances such as rolling stocks, grade, curves and facilities. The TCS of fixed block system refers to a continuous train control system, which transfers operational information such as entry and exit speed, distance-to-go, and deceleration etc. into on-board train control equipment on the basis of block occupancy of a preceding train. It guarantees a safe operation of trains by giving an emergency braking order, in case that a train exceeds an entry and exit speed of a corresponding block. In this paper, we analyze the speed control code deducing in accordance with maximum operation speed and characteristics of rolling stocks by analyzing principles of generation of speed control code allocated in blocks for safe operation, then train operational efficiency was analyzed by means of analysis of operation headway in accordance with the deduced speed control code. This study will be used to design in case of getting an increase in speed for existing high speed line or new high speed line TCS.
In this dissertation, We demonstrated the Travel Time forecasting model in the freeway of multi-section with regard of drives' attitude. Recently, the forecasted travel time that is furnished based on expected travel time data and advanced experiment isn't being able to reflect the time-lag phenomenon specially in case of long distance trip, so drivers don't believe any more forecasted travel time. And that's why the effects of ATIS(Advanced Traveler Information System) are reduced. Therefore, in this dissertation to forecast the travel time of the freeway of multi-section reflecting the time-lag phenomenon & the delay of tollgate, we used traffic volume data & TCS data that are collected by Korea Highway Cooperation. Also keep the data of mixed unusual to applicate real system. The applied model for forecasting is consisted of feed-forward structure which has three input units & two output units and the back-propagation is utilized as studying method. Furthermore, the optimal alternative was chosen through the twelve alternative ideas which is composed of the unit number of hidden-layer & repeating number which affect studying speed & forecasting capability. In order to compare the forecasting capability of developed ANN model. the algorithm which are currently used as an information source for freeway travel time. During the comparison with reference model, MSE, MARE, MAE & T-test were executed, as the result, the model which utilized the artificial neural network performed more superior forecasting capability among the comparison index. Moreover, the calculated through the particularity of data structure which was used in this experiment.
The expressway of the Korea has an important role in freight movement because 76 percent of the commodity is transported by trucks. However, there has been few indices on the role of expressways regarding freight transportation and truck traffic. The objective of this study is to propose four freight transportation related indices using ITS-related system such as TCS and HS-Wim: total truck's travel miles ($veh{\cdot}km/year$), total freight transport miles ($ton{\cdot}km/year$). efficiency of truck's travel ($veh{\cdot}km/km$), and efficiency of freight movement ($ton{\cdot}km/km$). These truck and freight related indices were estimated and compared by two different data sources: traffic volume data using VDS and OD data using TCS. These indices were designed to estimated on real time and updated every day and month.
The expressway network includes a total of about 1,899 km in our country The only 1,016 km of that is being managed by the closed Toll Collection System(TCS) which is composed of 74 tollgates. We obtain inter-tollgate O-D matrices from that system everyday. But, they are not traffic-zonal O-D matrices. So they have not been used for the expressway traffic analysis and the traffic demand estimation despite of their accuracy. If we could estimate the traffic-zonal O-D matrices from TCS O-D ones, we could perform expressway traffic analysis more efficiently. Moreover we could obtain more precise expressway O-D matrices and traffic-zonal O/D ones by this approach than by the conventional ones. In this paper. we proposed the model estimating traffic-zonal O/D matrices from TCS O-D ones. The assigned volumes with the estimated traffic-zonal O-D matrices produced the only 17.9% error all over the TCS expressway section when compared to the real traffic volumes. So, the proposed model enables for us to estimate more accurate O/D matrics than any other existing methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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