Session 42 Clas Rydergren

Hur bör kollektivtrafik i
tätort modelleras?
… i prognosmodeller för regionala resor á la
Emme (Sampers) och Visum

Staffan Algers, KTH/CTS
Daniel Jonsson, KTH/CTS
> Clas Rydergren, LiU <

Projektbakgrund
 Bygger på resultat från det tidigare projektet: Användning och
utvecklingsbehov av modeller för multimodala trafiksystem,
http://bit.ly/sampers2009
 En del i projektet: Prioritering och utveckling av prioriterade delar av
modellsystemet Sampers
 Prioriterade delar är kollektivtrafikmodellering och beräkningshastighet för
efterfrågan.
 Frågeställning: ”Bör man byta ut kollektivtrafikmodellen i Sampers (från
Emme/3)?”, eller ”Hur modellen för regional kollektivtrafik i Sampers
bör se ut?”, eller ”Hur bör man modellera regional kollektivtrafik?”

 Projektet finansierat under 2010-2011 av Trafikverket inom SNE-PRD

Hur bör kollektivtrafik i tätort modelleras? Clas Rydergren, 13:e januari, Transportforum 2011

Agenda
 Typer av kollektivtrafikmodeller (ruttval)
 Tidtabell-baserade
 Headway-baserade
 Relaterade artiklar
 Komponenter i en headway-baserad kollektivtrafikmodell
 Modellering av en väntetid vid hållplats
 Resultat från programmen Visum (PTV) och Emme/3 (INRO)
 Jämförelser
 Slutsatser


Modellering av ruttval för kollektivtrafik
 Headway-baserad (tidsavstånd) modell
 Avgångar anges genom tidsavstånd (avståndsintervall) mellan turerna för varje
linje. Avståndet ges av en fördelning.
 Efterfrågan på resor (given) fördelade över den modellerade tidsperioden.
 Endast ”attraktiva” linjer beaktas, påstigning på första ”attraktiva” linje (oftast)
 Tidstabellsbaserade modell
 Kräver fullständig data för tidtabell
 Möjliggör modellering av bytestider/koordinering av linjer i detalj
 … mer i Jansson (2010)
 Användning
 Regional planeringsmodell (t.ex. SL)
 Som del i nationell modell


Relaterade artiklar

 Spiess, H., och Florian, M. (1989) “Optimal strategies: A new
assignment for transit networks”, Transportation Research B, 23, s. 83-
102.
 Gentile, G., Nguyen, S., och Pallottino, S. (2003) “Route choice on
transit networks with on-line information at stops”, Technical Report:
TR-03-14, Universitá di Pisa.
 Nökel, K., Wekeck, S. (2007) “Choice models in frequency-based
transit assignment”, European Transport Conference 2007.
 Larsen, O.I. (2010) “Kollektivassignment I Visum og Emme/3”, Notat:
11.desemer 2010, Högskolan i Molde.

 Parveen, M., Shalaby, A., Wahba, M. (2007) ”G-EMME/2: Automatic
calibration tool of the EMME/2 transit assignment using genetic
algorithms”, Journal of Transportation Engineering, 133, s. 549-555.


Förutsättningar och antaganden
 Vi har ett nätverk med noder (hållplatser) och bågar (delar av
linjer)
 Varje linje har ett tidsavstånd (headway) hi (och frekvens, fi)
som antas känd.
 Passagerare kommer till hållplatsen enligt en likformig
fördelning, oberoende av trafikeringen
 Mellan varje start och målpunkt ges den totala (generaliserade)
restiden av

 Olika modeller skiljer sig genom hur väl tidsavståndet hålls,
resenärens information och vilka linje-val som ges


Vid en hållplats

Hållplats


Fördelning på attraktiva linjer och väntetid
 Case: Optimal strategies
 Tidsavstånden förväntas exponentialfördelade
 Passageraren har ”ingen information”


Attraktiva linjer

 Case: Optimal strategies


Karaktäristiska modellresultat

 En start och slutpunkt, två linjer
 Linje 1: Tidsavstånd 20 minuter, in-vehicle time 20 minuter

1
2
100%

 Attraktiva rutter:


Optimal strategies


Andra modellvarianter/mer passagerarinfo
 Konstant tidsavstånd
 Fördelning och väntetid enligt:

 Attraktiva linjer hittas genom uppräkning för att hitta minimum.
 Konstant tidsavstånd + passagerare håller koll på sin väntetid
 Passagerare antas (förutom tidsavstånd) hålla koll på väntad tid
 Uppsättningen attraktiva linjer beror på väntad tid
 Konstant tidsavst. + passagerare ser tidtabell vid hållplats (RDT)
 Avgångar uniformt fördelade, önskad avresetid konstant fördelad
 Attraktiva linjer, k, är sådana där
 Givet info, linje där summa restid och väntetid minimeras väljs


Jämförelse med Optimal strategies


Förväntad total tid per resa


Förändring i total tid per resa


Användningsandel och väntetid
 En start och slutpunkt, två linjer
 Linje 1: Tidsavstånd 10-30 minuter, in-vehicle time 20 minuter

1
2
100%


Slutsatser från karaktäristiska modellresultat

 Optimal strategies-modellen
 har diskontinuerlig linje/ruttandel som funktion av restid
 har odifferentierbar totalrestid som funktion av restid
 har en modelltolkning i termer av passagerarinfo – “ingen info”
 Departures at stop areas/RDT-modellen
 har “mjukare” beteende, ger mer förutsägbara
känslighetsanalysresultat
 har en modelltolkning i termer av passagerarinfo
 Skillnaderna i väntetid för ”Optimal strategies” och ”Departures
at stop ares”/RDT kan vara något ”ointuitiva” (adderad info ger
längre väntetid)


Mer modelldetaljer…

 Val av hållplats
 Kan modelleras som “gång-linje” med oändlig frekvens
 Kan modelleras mha diskret valmodell

 Bytestider
 Modelleras på liknande sätt som första hållplats
 Kan modelleras med mer komplex valmodell
 Kan modelleras genom att ”artificiella linjer” skapas


Utvärdering av praktisk modell
 Modell av praktisk storlek
 Inom ramen för projektet ska resultat från Stockholmsnätverk (endera SL:s
modell eller Sampers-regionala modell) analyseras
 Jämförelsedata
 RES05/06
 Reseinformation på ”reseelementsnivå”: Val av kollektivfärdmedel, bytespunkter
 Automatiska trafikräkningar (SL, 2006-2010)
 Antal trafikanter på busslinjer
 Jämförelsemått
 Genomsnittligt prognosfel i färdmedelsval, i bytespunkt
 Genomsnittligt fel i antal resenär per busslinje
 Kalibrering?
 Oklart om kalibrering av vikter i generaliserad restidsfunktion måste
genomföras för ”korrekt” utvärdering


SL:s planeringsmodell

 4018 nodes
 11204 länkar
 1394 zoner
 942 linjer


Tack till…
KTH/CTS
Staffan Algers
Josef Andersson

SL
Beatrice Gustafsson
Anna Brusaeus
Mats Hansson

Högskolan i Molde
Odd I Larsen

Trafikverket
Sylvia Yngström-Wänn


Frågor?

Mer information eller detaljer? Clas.Rydergren@itn.liu.se

www.liu.se

Session 42 Clas Rydergren

Recommended

Recommended

More Related Content

Similar to Session 42 Clas Rydergren

Similar to Session 42 Clas Rydergren (20)

More from Transportforum (VTI)

More from Transportforum (VTI) (20)

Session 42 Clas Rydergren