Measuring transit service reliability at the route level? Exploring the relationship between reliability measures and ridership
Notice bibliographique
Résumé
Transit agencies are in a consistent struggle to offer an attractive service that draws a higher level of ridership. To improve the attractiveness of the service, one of the key objectives of agencies is to enhance transit service reliability. Service reliability refers to service punctuality and adherence to schedule. A considerable number of studies have focused on understanding the general factors affecting reliability. Nevertheless, it is rare to find studies that explore the association between different reliability measures and transit usage at the route level. Therefore, the aim of this study is to assess how different reliability measures relate to public transit-usage and which measures best explain variations in transit ridership. In total, 22 transit reliability measures that ranged from on-time performance (OTP) measures to service variation measures were assessed. Using land-use, socioeconomic, and detailed ridership datasets, in addition to data obtained from Winnipeg Transit’s Automated Vehicle Location (AVL) system, random coefficients mixed-effect models were estimated at the route level. The results show that, generally, deviation-based measures performed better than OTP measures in explaining transit ridership at the route level. The reliability measure of absolute deviation at terminals performed best in predicting variations in transit ridership, while controlling several influential factors. More importantly, the improvements in predication of ridership due to the use of reliability measures varied according to route’s ridership. This study offers planners and policymakers helpful insights into understanding the relationship between transit service reliability measures of choice and transit ridership at the route level of analysis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».