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A Study of Bus Passenger Origin-Destination and Travel Behavior Using Automated Data Collection Systems in London

机译：伦敦使用自动数据收集系统研究公共汽车乘客的始发地和出行行为

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This research explores the application of archived data from Automated Data Collection Systems(ADCS) to transport planning with a focus on bus passenger travel behavior, including Origin-Destination (OD) inference at the bus-route level, using London as a case study. It demonstratesthe feasibility and ease of applying trip-chaining to infer bus passengers' boarding and alightinglocations from smart card fare transactions and automatic vehicle location data, and is the firstknown attempt to validate the results by comparing them with the manual passenger survey data.With the inferred OD matrices, the variations of weekday and weekend bus route OD patternsover a two-week period are examined for planning purposes. Given these variations, reliance onADCS can provide transit planners with more comprehensive, reliable and accurate informationfor service planning than traditional manual surveys.Moreover, while interchange conditions and performance are considered important inputsfor public transit planning, collecting such data has not been easy. Based on the inferred ODmatrices and the Automatic Vehicle Location (AVL) data, alighting times for bus passengers canalso be estimated. As a result, bus journey stages can easily be linked based on the differencebetween the subsequent trip's boarding time and the previous trip's alighting time for each buspassenger. By comparing the interchange time and the connecting bus route's headway, thisresearch also provides a way to evaluate connections between bus services.The results of this research can be expanded to the full bus network and to other travelmodes, providing new and more comprehensive databases for use in intermodal networkplanning.
机译：这项研究探索了自动数据收集系统中归档数据的应用 （ADCS）进行运输规划，重点关注公共汽车乘客的出行行为，包括始发站- 以伦敦为例，在公交路线一级进行目的地（OD）推断。它展示了 应用旅行链来推断公共汽车乘客的登机和下车的可行性和简便性 智能卡票价交易和自动车辆位置数据中的位置，这是第一个 通过将结果与人工乘客调查数据进行比较来验证结果的已知尝试。 利用推断的OD矩阵，工作日和周末公交路线OD模式的变化 为了计划目的，检查了两周以上的时间。鉴于这些变化，对 ADCS可以为运输计划者提供更全面，可靠和准确的信息 服务计划比传统的人工调查更重要。 而且，尽管互换条件和性能被认为是重要的输入 对于公共交通规划而言，收集此类数据并非易事。根据推断的OD 矩阵和自动车辆位置（AVL）数据，公交乘客的下车时间可以 也可以估算。结果，可以根据差异轻松地链接公交旅行阶段 在每趟巴士的后续旅程的登机时间与上一次旅程的下车时间之间 乘客。通过比较换乘时间和接驳巴士路线的行进距离，可以得出 研究还提供了一种评估公交服务之间连接的方法。 这项研究的结果可以扩展到整个公交网络和其他旅行 模式，提供用于联运网络的新的，更全面的数据库 规划。

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