Towards Effective Integration of On-Demand Transit into Transit Systems: Developing Guiding Principles for Planning and Exploring the Determinants of Ridership and Trip Cancellations
Notice bibliographique
Résumé
In response to evolving travel behaviour, increasing interest in mobility-on-demand, and rising appreciation of flexibility, on-demand transit (ODT) has emerged as an alternative or supplement to conventional transit service in various areas. ODT is a bus service that runs based on traveller’s requests without adhering to a schedule, unlike fixed bus routes. In recent years, transit agencies have shown an increased interest in running ODT and integrating it with existing transit services. With its increased popularity after the pandemic, along with a lack of planning principles and ridership prediction models of ODT, this thesis develops guiding principles based on best practices in literature and industry practice. Next, the thesis enhances our understanding of ODT trip making and associated travel patterns by developing novel ridership prediction models considering socioeconomic characteristics, travel behaviour, supply conditions, and external factors. Finally, the dissertation addresses the challenges of trip cancellations, focusing on risk-level analysis and prediction for improved operational efficiency. All the analysis and models are based on discrete trip data records, obtained from the Regional Municipality of Durham, in Southern Ontario. Key findings of the dissertation show that ODT service can operate in various forms with varying productivity and objectives, including replacing underperforming bus routes, attracting new ridership in low-density neighbourhoods, and providing minimum service when FRT is not financially efficient to operate. Furthermore, the data analysis of ODT trips showed that trip patterns and the level of service of ODT vary between urban and rural areas where the detour time, trip distance, and deadhead time are substantially longer in rural ODT zones. The ridership models showed that areas with lower income and a higher proportion of visible minorities are associated with higher ODT ridership, showing that ODT fills an essential equity gap in the transit network. Lastly, the cancellation models show that service zones in urban areas have a lower tendency for trip cancellations compared to rural areas. Moreover, increasing schedule deviation, walking time at pickup and drop-off, and early bookings increase the probability of trip cancellation, with schedule deviation having the highest effect among them.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».