Identifying Crowding Impact on Departure Time Choice of Commuters in Urban Rail Transit
Notice bibliographique
Résumé
Crowding in urban rail transit is an inevitable issue for most of the high-density cities across the world, especially during peak time. For commuters who have considerably fixed destination arrival times, departure time choice is an important tool to adjust their trips. The ignorance of crowding impact on commuters’ departure time choice in urban rail transit may cause errors in forecasting dynamic passenger flow during peak time in urban rail transit. The paper develops a mixed logit model to identify how crowding impacts the departure time choice of commuters and their taste variation. Arrival time value was firstly measured in a submodel by applying the reference point approach and then integrated to the main model. Considering the characteristics of human perception, we divided crowding into five grades with distinct circumstances. All parameter distributions were assumed based on their empirical distributions revealed through resampling. The data from Shanghai Metro used for estimation were collected by a specifically designed survey, which combines revealed preference questions and stated preference experiments to investigate the willingness and extent of changing departure time choice of passengers who experienced various grades and duration of crowding in the most crowded part. The result shows that an asymmetric valuation model with preferred arrival time as the only reference point best captured commuters’ responses to arrival time. The departure time choice model clearly identified that only crowding ranging from Grades 3 to 5 had an impact on commuters’ departure time choice. The parameters of crowding costs can be assumed to follow transformed lognormal distributions. It is found that the higher the grade of crowding is, the bigger the impact each unit of crowding cost has on commuters’ departure time choice, while commuters’ tastes get more concentrated when crowded situation upgrades. The model in this paper can help policymakers better understand the interaction between commuters’ departure time choice and crowding alleviation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».