An Assessment of The Effect of Contraflow Bus Lane on Ridership Transportation Planning Journal Vol. 26 No. 3 September 1997 PP.577~592 運輸計畫季刊 第二十六卷 第三期.

Slides:



Advertisements
Similar presentations
第一讲:导论 The Introduction  哲学与中国哲学  哲学与哲学史  中国哲学史的历史.
Advertisements

1 Chapter 統計學緒論.
问卷调查的规范与技术 问卷调查的规范与技术.
日月光·伯爵居项目介绍.
木兰计划——家庭e站 南京慕兰邦网络科技有限公司.
香港故事之 三年零八個月的艱苦歲月 組員: 梁珮瑩 吳遠莉 李琪 李青儀 方松皓.
关注降压质量 河北省人民医院 郭艺芳.
一、市场营销调研综述 二、市场营销资料的收集 三、问卷设计 四、抽样设计 五、分析资料
實證醫學專題報告 服用綜合維他命,未來發生心血管疾病的機率有多少?
我的故事 ————往事回首.
Chapter 3 預測.
生物統計與SAS軟體課程教學(三) 雙變項統計分析(一)
中信信诚-淮安项目.
女生成功靠什么? 09英本四班 傅柏双.
国际投资环境罗氏评级法 美国.
社会保障学 第5章 失业保险.
机器设备评估底稿(操作类) ( ) 王建军.
主 题 班 会 团 结   协 作    力 量.
理想.
固定与搬运技术 义乌市中心医院 陈红卫.
組員:發哥、倫仔、輝仔 指導老師:丁志宏老師
我國工商產業統計之精進與前瞻 經濟部統計處 報告人:李燕孟 中華民國99年9月29日 1 1.
南投縣永昌國小 自衛消防編組訓練.
运营管理(Operations Management)
中鸣虚拟搜救比赛项目 (一人) 现场主题创作(40%)(一人) 3D虚拟搜救(60%)(一人).
2012 Project Planning 2012 年技术规划
Time Series Analysis(一)
案例分析 胎记美容记 第6小组
Human Resource Planning
第四章 需求管理.
(一) 第一单元 (45分钟 100分).
学前教育原理 主讲:李德明.
分析抗焦慮劑/安眠劑之使用的影響因子在重度憂鬱症及廣泛性焦慮症病人和一般大眾的處方形態
人生五色臉 年輕十歲必學的小動作,九個保持身體健康的的小訣竅 人們常在不經意間做些小動作,並認為這是身體的本能反應,
第六节 脑和脊髓的传导通路.
Chapter 8 Liner Regression and Correlation 第八章 直线回归和相关
Population proportion and sample proportion
毕业论文报告 孙悦明
第 10 章 生產管理 授課教師:__________ 工業工程與管理概論 陳潭,洪堯勳,姚銘忠,黃欽印 著 前程文化出版.
Tel: 第11章 SPSS在时间序列预测中的应用 周早弘 旅游与城市管理学院
Demand Forecasting in a Supply Chain
Repetitive Manufacturing Application 重複性製造運用
一般論文的格式 註:這裡指的是一般 journal papers 和 conference papers 的格式。
Workshop on Statistical Analysis
Discussion Topics Why do we call the traffic system?
高中英语课堂教学目标 与任务设计的研究 结题报告 南京市教研室.
Performance measurement in private sector organisations
第3章 預測 2019/4/11 第3章 預測.
Development of the Sales Locus of Control Scale
(Supply Chain Management)
Introduction to Basic Statistics
Introduction to Basic Statistics
Design and Analysis of Experiments Final Report of Project
Vision for 2007 相片: 南寧德天大瀑布- 靖西通靈大峽谷 – 明仕田園 文字: 阿虫 音樂: 幽蘭逢春 (笛子)
水源保育與回饋制度論壇 水源保育與回饋制度現況與癥結 報告人:陳起鳳 助理教授 主辦單位:臺北科技大學水環境研究中心
中国人民大学出版社 中国人民大学音像出版社.
高精度延时发生器在 Xilinx 7 Series FPGA 中的实现
黃金期貨交易對黃金現貨 報酬率之影響 組長:孫偉育 組員:王貴珍 林意閔 鄭美惠 魏佩萱 指導老師:劉尚銘 老師.
不動產市場分析與預測 第九章 銷售與需求預測.
探究高考新题型-阅读填空题 Welcome! 制作、授课:汉寿一中曾菊珍.
第十一章  預測.
歸納法(2):因果論證與穆勒方法.
楊志強 博士 國立台北教育大學系 教育統計學 楊志強 博士 國立台北教育大學系
基础信贷法律知识 讲解人:岳杨.
Title: Microscopic Wireless
指導教授:趙景明 教授 專題學生:張沛宇 王瑋德 許育愷
Center for Deliberative Democracy, Stanford University
AN ASSESSMENT OF THE EFFECT OF CONTRAFLOW BUS LANE ON RIDERSHIP
曹瑋晉(戶籍彰化) 大學申請進交大運管系 一年前申請進交大運管所 擔任過兩年的班代 興趣:軍事、「看」各種運動
主 講 人: 任 立 中 博士 國立臺灣大學管理學院國際企業學系暨研究所副教授
Presentation transcript:

An Assessment of The Effect of Contraflow Bus Lane on Ridership Transportation Planning Journal Vol. 26 No. 3 September 1997 PP.577~592 運輸計畫季刊 第二十六卷 第三期 民國八十六年九月 頁577~頁592 張學孔 Shyue Koong Chang 陳信雄 Hsin-Hsiung Chen

自我介紹 蕭復元 南投、台中 學歷 實習工讀 興趣 成大交管系 交大運管所物流組碩一 任老師 運輸與行銷管理研究室 台鐵台中站 中華電信台中營運處 興趣 棒壘球、唱歌

文章出處 運輸計劃季刊 交通部運輸研究所 http://www.iot.gov.tw/Modules/Quarterly/Quarterly-List?node=ac53d790-78a9-490f-b3a2-df957b99764d&c=1

作者簡介 張學孔 陳信雄 國立台灣大學 土木工程學系 交通組 教授 研究領域 國立台灣大學 土木工程學系 交通組 博士 大眾運輸 運輸經濟 智慧運輸系統 陳信雄 國立台灣大學 土木工程學系 交通組 博士 台灣高鐵公司行銷處 協理

大綱 Introduction Problem for Time Dependent Data Intervention Analysis Data Analysis Forecasting Conclusions and Recommendation

Introduction

逆向公車專用道 運輸系統管理 TSM 1990年2月啟用 信義路、仁愛路單向車道 仁愛路 信義路 杭州南路 敦化南路 INTRODUCTION 逆向公車專用道 運輸系統管理 TSM 1990年2月啟用 信義路、仁愛路單向車道 杭州南路 敦化南路 仁愛路 TDMTransportation Demand Management運輸需求管理是使用各種誘導措施以鼓勵使用大眾運輸、腳踏車及走路並同時使用各種限制措施,以抑制一人一車的旅次同時用非運輸手段轉移旅運時間以有效率使用現有的運輸設施 TSMTransportation System Management運輸系統管理是一種短期性低成本的運輸系統改善策略在現有的道路及大眾運輸設施的基礎上以有效率的經營管理來提高運輸服務水準、節約能源、減少污染及交通安全等運輸目標 仁愛路單行道段 東向逆 信義路西向逆 信義路

INTRODUCTION 逆向公車專用道

Problem for time dependent data

Effect of Event Over Time PROBLEM FOR TIME DEPENDENT DATA Effect of Event Over Time Conventional Compare between Q1 and Q3 Result: increase Δq1+Δq2 Actual Δq1 → time-dependent factors Result: increase Δq2

INTERVENTION ANALYSIS

Time Series Method An+1, An+2, An+3, …, An+m Cn+1, Cn+2, Cn+3, …, Cn+m INTERVENTION ANALYSIS Time Series Method 1 Obtain n data B1, B2, B3, …, Bn 2 Assume the event will not occur and forecast next m periods An+1, An+2, An+3, …, An+m 3 Obtain m actual time series data Cn+1, Cn+2, Cn+3, …, Cn+m 4 Compare

DATA ANALYSIS

大都會客運22路-信義路 1987.01 1990.02 1994.10 Before: 37 After: 57 逆向公車專用道啟用 DATA ANALYSIS 大都會客運22路-信義路 Before: 37 After: 57 1987.01 1990.02 1994.10 逆向公車專用道啟用

大都會客運22路-Ridership Trend DATA ANALYSIS 大都會客運22路-Ridership Trend Daily Monthly February Winter break & Chinese New Year Less days

FORECASTING

Box-Jenkins ARIMA model FORECASTING Box-Jenkins ARIMA model ARIMA (Autoregressive Integrate Moving Average) The general model: p: Parameter of Autoregressive (AR) Model q: Parameter of Moving Average (MA) Model d: Degree of Difference P: Parameter of Seasonal Autoregressive (SAR) Model Q: Parameter of Seasonal Moving Average (SMA) Model D: Degree of seasonal differene s: Length of seasonal cycle ARIMA(p,d,q)(P,D,Q ) s

Monthly Ridership ARIMA(1,0,0)(1,0,0 ) 12 FORECASTING Monthly Ridership ARIMA(1,0,0)(1,0,0 ) 12 Y t =0.87 Y t−1 +0.84 Y t−12 + 0.87 0.84 Y t−13 +10451.5 (12.04) (13.35) (9.09) R 2 =0.75 85% Confidence Interval 95% Confidence Interval

Daily Ridership ARIMA(1,0,0)(1,0,0 ) 12 FORECASTING Daily Ridership ARIMA(1,0,0)(1,0,0 ) 12 Y t =0.879 Y t−1 +0.769 Y t−12 + 0.879 0.769 Y t−13 +467.86 (12.95) (8.64) (8.64) R 2 =0.72 95% Confidence Interval 85% Confidence Interval

Monthly Comparison-Observed & Forecast FORECASTING Monthly Comparison-Observed & Forecast 85% Confidence Interval 95% Confidence Interval

Daily Comparison-Observed & Forecast FORECASTING Daily Comparison-Observed & Forecast 85% Confidence Interval 95% Confidence Interval

Fisher Sign Test Approach FORECASTING Fisher Sign Test Approach Nonparametric test Difference between two series of data before March 1992 (95% C.I.) July 1993 (85% C.I.) H 0 : There is no significant effect on ridership H 1 : Not accept H 0 e.g. Monthly comparison (95% C.I.) 26 differences 20 (+) i=0 6 B(26,i,0.5)≅0.007 符號檢定(The Sign Test) 主要是用來檢定兩個相依樣本的差異性,其方法是將觀測值分為三類:若X<Y則歸入(+)類,若X>Y則歸入(-)類,若X=Y則歸入同分(tie)類,以進行檢定。 ∵0.007<0.05 ∴ Reject H 0 The ridership significantly increase

FORECASTING Ridership Comparison

Conclusion and recommendations

CONCLUSIONS AND RECOMMENDATIONS Box-Jenkins ARIMA model accurately forecast the ridership If the contraflow lane was not implemented The conventional method underestimate the effects since the time variation was neglected The ridership increased 29%

Recommendations Multivariate time series model CONCLUSIONS AND RECOMMENDATIONS Recommendations Multivariate time series model Effects of the contraflow bus lanes on bus operation characteristics Travel speed Service frequency Operating cost Network effects of the exclusive bus lane on bus operation and travel characteristics of Taipei City

The End Thank you