New Opportunities in Urban Transport Data : Methodologies and Applications

• The deployment of Information and Communication Technologies (ICT) is growing in transportation which may contribute to a more efficient and effective service. The data acquired from ICT based systems could be used for many purposes such as statistical analysis and behavior learning and inference. This dissertation addresses the question of how transportation data that was collected for a specific application can be used for other applications. This thesis consists of five separate papers, each addressing a subset of the topic.The first paper estimates a route choice model using sparse GPS data. This paper demonstrates the feasibility of an Indirect Inference based estimator in a model with random link costs, allowing for a natural correlation structure across paths, where the full choice set is considered.The second paper presents an estimator for the mean speed and travel time at network level based on indirect inference when the data are spatially and temporally sparse.The third paper proposes an evaluation framework which outlines a systematic process to quantify and assess the impacts of public transport preferential measures on service users and providers in monetary terms, using public transport data sources.In the fourth and fifth papers, a methodology is developed and implemented for integrating different prediction models and data sources while satisfying practical requirements related to the generation of real-time information. Then the performance of the proposed prediction method is compared with the prediction accuracy obtained by the currently deployed methods.

• Användandet av informations- och kommunikationsteknologier (eng. ICT) ökar inom transportområdet, vilket kan bidra till ökad effektivitet. Insamlad data från system med ICT skulle kunna användas för många ändamål såsom statistisk analys, beteendeinlärning och inferens. Denna avhandling tar upp frågan om huruvida transportdata insamlat för en viss tillämpning kan användas för andra. Avhandlingen innehåller fem forskningsartiklar, var och en inriktar sig på sin del av ämnet.De två första uppsatserna fokuserar på konsistenta estimatorer för hastighet på länkar och ruttval. För många olika tillämpningar är det viktigt att förutsäga en observerad rutts fortsättning, och, givet att det är glest med data, att även avgöra var individen (eller fordonet) har varit. Att skatta den upplevda restiden (och nyttan) av en vald rutt är ett statistiskt svårt skattningsproblem av flera olika skäl. För det första är valmängden ofta mycket stor. För det andra kan det vara viktigt att ta hänsyn till korrelationen mellan de (generaliserade) kostnaderna för olika rutter och därigenom tillåta realistiska ersättningsmönster. För det tredje, på grund av överväganden gällande teknik och den personliga integriteten, kan data vara temporalt och spatialt gles och med endast partiellt observerade rutter. Slutligen, kan det finnas mätfel av fordonens position. Vi utvecklar en estimator för upplevd nytta av en rutt (i den första artikeln) samt för restid på länkar i vägnätverket (i den andra artikeln).I den tredje artikeln föreslås ett ramverk för utvärdering innefattande en systematisk process som kvantifierar och bedömer inverkan av preferensstyrmedel inom kollektivtrafiken på tjänsteanvändare och leverantörer.I fjärde och femte artikeln utvecklas och implementeras en metodologi för att integrera olika prediktiva modeller och data-källor i beaktande av praktiska krav kopplade till skapandet av realtidsinformation. Den resulterande prediktionsmetoden jämförs med de metoder som i nuläget används i Stockholm och Brisbane.

Ämnesord

TEKNIK OCH TEKNOLOGIER  -- Samhällsbyggnadsteknik -- Transportteknik och logistik (hsv//swe)

ENGINEERING AND TECHNOLOGY  -- Civil Engineering -- Transport Systems and Logistics (hsv//eng)

Nyckelord

Transportvetenskap

Transport Science

Publikations- och innehållstyp

vet (ämneskategori)

dok (ämneskategori)