Uncertainties are unavoidable in engineering applications. In this paper we propose an alpha reliable multi-variable network design problem under demand uncertainty. In order to decide the optimal capacity enhancement, three performance measures based on 3E(Efficiency, Equity, and Environmental) are considered. The objective is to minimize the total budget required to satisfy alpha reliability constraint of total travel time, equity ratio, and total emission, while considering the route choice behavior of network users. The problem is formulated as the chance-constrained model for application of alpha confidence level and solved as a lexicographic optimization problem to consider the multi-variable. A simulation-based genetic algorithm procedure is developed to solve this complex network design problem(NDP). A simple numerical example ispresented to illustrate the features of the proposed NDP model.
대부분의 관측교통량기반 수요추정기법은 소규모 및 중규모 교통망 등의 상대적으로 규모가 작은 교통망에서 기본적으로 가정된 수요를 가지고 얻은 추정O/D를 기본O/D와 비교하여 그 추정의 정확성이 어느 정도인가를 오차분석법 등을 이용하여 비교.분석하는 것이 그 주요한 분석방향이라고 할 수 있었다. 이러한 접근법은 실제 현실에서는 알 수 없는 참O/D나 참관측교통량을 가정하고 제시된 모형을 면밀히 관찰하여 모형의 장단점이 무엇인지를 파악하거나 타모형과의 비교.분석을 용이하게 하고자 할 때 많이 이용된다. 그러나 이러한 가정된 교통망이나 참O/D(true O/D) 등은 모형의 적용가능성을 살필 경우에 이용 가능한 방법이라고 할 수 있지만, 참O/D를 알지 못하는 현실상황(대규모 교통망)에서는 추정O/D의 신뢰성을 평가하기란 매우 힘든 작업이거나 거의 불가능한 일이라 할 수 있다. 이러한 문제점을 보완하고자 본 연구에서는 서울시의 1996년도 교통센서스 자료를 이용하여 가정된 수요가 아닌 실제적이고 현실적인 자료를 가지고 대규모 교통망에서 이용될 수 있는 모형을 살펴보았다. 연구방법은 대규모 교통망에 기존의 단일차종기반모형과 본 연구에서 제시한 다차종(multiclass)기반모형을 적용하여 추정된 O/D에 TLFD(Trip Length Frequency Distribution)개념을 이용하여 추정된 O/D의 신뢰성을 평가하고자 하였다. 또한, $R^2$를 이용하여 모형 적용 전후의 관측교통량과 배분교통량을 비교하여 추정력을 분석하였다. 본 연구에서는 단일차종기반모형보다는 차종간 혼잡효과 및 노선선택비율을 차종별로 감안할 수 있는 다차종기반모형이 대규모교통망에서는 보다 적절한 결과를 나타내는 것으로 분석되었다.
The traffic management schemes through traffic signal control and information provision could be effective when the link-level data and trip-level data were used simultaneously in analysis Procedures. But, because the trip-level data. such as origin, destination and departure time, can not be obtained through the existing surveillance systems directly. It is needed to estimate it using the link-level data which can be obtained easily. Therefore the objective of this study is to develop the model to estimate O-D demand using only the link flows in highway network as a real time. The methodological approaches in this study are kalman filer, least-square method and normalized least-square method. The kalman filter is developed in the basis of the bayesian update. The normalized least-square method is developed in the basis of the least-square method and the natural constraint equation. These three models were experimented using two kinds of simulated data. The one has two abrupt changing Patterns in traffic flow rates The other is a 24 hours data that has three Peak times in a day Among these models, kalman filer has Produced more accurate and adaptive results than others. Therefore it is seemed that this model could be used in traffic demand management. control, travel time forecasting and dynamic assignment, and so forth.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.27
no.3
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pp.725-732
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2016
This study analyzes the number of Jeju-bound tourists according to travellers' purposes. We classify the travellers' purposes into three categories: "Rest and Sightseeing", "Leisure and Sport", and "Conference and Business". To see an impact of MERS outbreak occurred in May 2015 on the number of tourists, we fit seasonal ARIMA-Intervention model to the monthly arrivals data from January 2005 to March 2016. The estimation results show that the number of tourists for "Leisure and Sport" and "Conference and Business" were significantly affected by MERS outbreak whereas arrivals for "Rest and Sightseeing" were little influenced. Using the fitted models, we predict the number of Jeju-bound tourists.
Most of Korea's 15 local airports, with the exception Jeju, Gimpo and Gimhae airports, have been several billion Won in the red each year. It has been reported that one of the causes of the poor financial performance is inaccurate air traffic demand predictions. Under the situation, the entry of low-cost carrier air service using turbo-prop airplanes into the domestic airlines market gets a wide range of support, which is expected to promote the convenience of consumers and help to activate local airports. In this study, the authors (1) suggest a high-speed transport demand model among existing airlines, Korea Train Express (KTX) and low-cost carrier air service; (2) try to make low-cost air carrier demand predictions for a route between Seoul and Daegu through a stated-preference survey; and (3), examine possible effectiveness of selected policy measures by establishing an estimation model. First, fare has a strong influence for mode choice between high-speed transport modes when considering the entry of low-cost carrier air service between Seoul and Daegu. Even low-cost carrier air service fare is set at 38,000 won, which is considerably low compared with that of KTX, in the regions where the total travel time is the same for both low-cost carrier air service and KTX, the probability of selecting low-cost carrier air service is 0.1, which shows little possibility of modal change between high speed transportation means. It is suggested that the fare of low-cost air service between Seoul and Daegu should be within the range of from of 38,000 to 44,000 Won; if it is higher, the demand is likely to be lower than expected.
Mode choice Analysis is essential analysis stage in transportation demand forecasting process. Therefore, methods for calibration and forecasting of mode choice model in aspect of practical view need to be discussed in depth. Since 1980s, choice models, especially Logit model, are spread widely and rapidly over academic area, research institutes and consulting firms in Korea like other developed countries in the world. However, the process of calibration and parameter estimation for practical application was not clearly explained in previous papers and reports. This study tried to explain clearly the calibration process of mode choice step by step and suggested a forecasting mode choice model that can be applicable in real policy analysis by using household survey data of Pusan metropolitan are. The study also suggested a way of estimating attributes which was not observed during the household survey commonly such as travel time and cost of unchosen alternative modes. The study summarized the statistical results of model specification for four different Logit models as a process to upgrade model capability of explanation for real traveler's choice behaviors. By using the analysis results, it also calculated the value of travel time and compared them with the values of other previous studies to test reliability of the estimated model.
The Origin-Destination(OD) matrix is very important in describing transport movements in a region. The OD matrix can be estimated using traffic counts on links in the transport network and other available information. This information on the travel is often contained in a target OD matrix and traffic counts in links. To estimate an OD matrix from traffic counts, they are the major input data which obviously affects the accuracy of the OD matrix estimated, Generally, the quality of an estimated OD matrix depends much on the reliability of the input data, and the number and locations of traffic counting points in the network. Any Process regarding the traffic counts such as the amount and their location has to be carefully studied. The objective of this study is to select of the optimal location of traffic counting points for the OD matrix estimation. The model was tested in nationwide network. The network consists of 224 zones, 3,125 nodes and 6,725 links except to inner city road links. The OD matrix applied for selection of traffic counting points was estimated to 3-constrained entropy maximizing model. The results of this study follow that : the selected alternative to the best optimal counting points of six alternatives is the alternative using common links of OD matrix and vehicle-km and traffic density(13.0% of 6,725 links), however the worst alternative is alternative of all available traffic counting points(44.9% of 6,725 links) in the network. Finally, it should be concluded that the accuracy of reproduced OD matrix using traffic counts related much to the number of traffic counting points and locations.
The random utility theory and the multinomial logit model (including a more recent variant--the mixed multinomial logit) derived from it have constituted a back bone for theoretical and empirical analyses of various travel demand features including mode choice. In their empirical applications, however, it is customary to specify random utilities which are linear in modal attributes such as time and cost, and in socio-economic variables. The linearity helps easy derivation of important information such as value of travel time savings by calculating marginal rate of substitution between time and cost. In this paper the author focuses on the very linearity of the random utilities. Taking into account the fact that the mode chooser is also labour supplier, commodity consumer as well as leisure-seeker, the author sets up a maximization model of the traveller, which encompasses various economic activities of the traveller. The author derive from the model the indifference curve defined on the space of modal attributes, time and cost and investigate under what conditions the random utility of the traveller becomes linear. It turns out that there exist the conditions under which the random utility is really linear in modal attributes, but the property does not hold when the traveller has a corner solution on the space of modal attributes, or when the primary utility function of the traveller is directly affected by labour provided and/or the travel time itself. As a corollary of the analysis, a random utility is suggested, approximated up to the second order of the variables involved for empirical studies of the field.
As a fundamental input to the travel demand forecasting, OD has been always a concern in obtaining the accurate link traffic volume. Numerous methods were applied thus far without a complete success. Some existing OD estimation techniques generally extract regular samples and expand those sample into population. These methods, however, leaves some to be desired in terms of accuracy. To complement such problems, research on estimating OD using additional information such as link traffic volume as well as sample link use rate have been accomplished. In this paper, a new approach for estimating static origin-destination (OD) using probe vehicle has been proposed. More specifically, this paper tried to search an effective sample rate which varies over time and space. In a sample test network study, the traffic volume error rate of each link was set as objective function in solving the problem. As a key result the MAE (mean absolute error) between expanded OD and actual OD was identified as about 5.28%. The developed methodology could be applied with similar cases. Some limitations and future research agenda have also been discussed.
In this paper, as a follow-up PRT studies of "J. Lee & K. Kim[2]", in terms of public transportation systems, economic feasibility of PRT systems was investigated. Based on previous studies, PRT demand was estimated and the required number of PRT vehicles has been calculated and the benefit was estimated. To ensure the economic feasibility, construction cost of a PRT system should be the level of 8 billion won per km, and the annual operating costs of the PRT system construction should be approximately 4.63% level. As a result, how much to reduce PRT construction costs, depending on whether decisions are considered to be economically feasible. Thus, PRT technology development will be conducted by targeting the most lightweight and by minimizing the infrastructure and vehicles of PRT.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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