Fugu-MT 論文翻訳(概要): Identifying the Factors that Influence Urban Public Transit Demand

論文の概要: Identifying the Factors that Influence Urban Public Transit Demand

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.09126v1
Date: Tue, 16 Nov 2021 05:37:51 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-11-18 15:22:40.177850
Title: Identifying the Factors that Influence Urban Public Transit Demand
Title（参考訳）: 都市公共交通需要に影響を与える要因の特定
Authors: Armstrong Aboah, Lydia Johnson, Setul Shah
Abstract要約: 近年のアメリカ全土の都市化の進展は、大都市圏の住民が利用できる交通サービスについて、都市計画者や交通技術者がより深く考慮することを必要としている。これらの改善は、都市公共交通機関の需要に影響を与える要因を特定し、理解することで達成できる。都市公共交通機関の需要に影響を与える共通の要因は、内外的要因である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The rise in urbanization throughout the United States (US) in recent years has required urban planners and transportation engineers to have greater consideration for the transportation services available to residents of a metropolitan region. This compels transportation authorities to provide better and more reliable modes of public transit through improved technologies and increased service quality. These improvements can be achieved by identifying and understanding the factors that influence urban public transit demand. Common factors that can influence urban public transit demand can be internal and/or external factors. Internal factors include policy measures such as transit fares, service headways, and travel times. External factors can include geographic, socioeconomic, and highway facility characteristics. There is inherent simultaneity between transit supply and demand, thus a two-stage least squares (2SLS) regression modeling procedure should be conducted to forecast urban transit supply and demand. As such, two multiple linear regression models should be developed: one to predict transit supply and a second to predict transit demand. It was found that service area density, total average cost per trip, and the average number of vehicles operated in maximum service can be used to forecast transit supply, expressed as vehicle revenue hours. Furthermore, estimated vehicle revenue hours and total average fares per trip can be used to forecast transit demand, expressed as unlinked passenger trips. Additional data such as socioeconomic information of the surrounding areas for each transit agency and travel time information of the various transit systems would be useful to improve upon the models developed.
Abstract（参考訳）: 近年のアメリカ全土における都市化の高まりにより、都市計画家や交通技術者は都市圏の住民が利用できる交通サービスについてより深く考慮する必要がある。これにより交通機関は、改良された技術とサービス品質の向上を通じて、より良く信頼性の高い公共交通手段を提供することができる。これらの改善は、都市公共交通需要に影響を与える要因を特定し、理解することで達成できる。都市公共交通の需要に影響を与える共通の要因は、内外的要因である。内部要因は、交通運賃、サービス・ヘッドウェイ、旅行時間などの政策措置である。外的要因には、地理的、社会経済的、高速道路施設の特徴が含まれる。交通需要と交通需要の間には本質的に同質性があり、都市交通需要の予測のために2段階最小二乗 (2sls) 回帰モデリングを行う必要がある。そのため、複数の線形回帰モデル(トランジット供給予測用とトランジット需要予測用)が開発されるべきである。その結果,サービスエリアの密度,旅行あたりの平均コスト,最大サービスで運用される車両の平均数が,自動車の収益時間として表される交通量予測に利用できることがわかった。さらに、推定車両売上時間と1旅行あたりの平均運賃は、交通需要を予測するために利用することができる。各交通機関の周辺地域の社会経済情報や様々な交通システムの旅行時間情報などの追加情報は、開発されたモデルを改善するのに役立つだろう。

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