Waiting time and headway modelling for urban transit systems – a critical review and proposed approach
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The cost associated with the waiting time that passengers incur in a public transit network is one of the main components of total transit travel cost. The cost of a unit of waiting time per passenger is higher than the cost of a unit of riding time or access time. While the assumption of half the headway as the mean waiting time has been widely used in waiting time cost estimation, it is not always a realistic assumption considering heterogeneous passengers and different types of transit services. Moreover, many studies considered the waiting times of passengers only at the origin, while waiting times can also be incurred at transfer points and the destination, the latter especially for passengers with required arrival time. After describing definitions for type of passengers and type of transit service and reasoning about proper assumptions for mean waiting time, we conducted a comprehensive survey of articles in transit operation and planning published in highly-ranked journals from 2010 to 2019 which is presented in the paper. We found that most of the reviewed articles on transit suffer from lack of clear assumptions regarding the type of service and the type of passenger, which restricts the validity of the assumed waiting time. To address these issues, we develop a comprehensive approach to determine the mean waiting time of travellers. Mean waiting time for possible combinations of heterogeneous types of passengers (who plan and who do not plan their trips) and different service type (schedule-based, frequency-based, high-frequency and low-frequency) are developed. In addition, we critically review the waiting time considered in previous studies for a single route case (uniform headway with reliable service). The proposed comprehensive approach could be utilised in transit studies to better model the transit use which subsequently results in better designs and more efficient operations.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle