Recent Comments

    Posted in October 2014

    Data driven optimisation of public transport

    Presentation at EMTA meeting at TfL in London:
    Feedforward mechanisms in public transport; How data improves service quality and increases efficiency.

    Find the presentation HERE

    Verkeersmodellen verrijken met onbetrouwbaarheid OV vanuit een reizigersperspectief

    In verkeersmodellen rijdt al het OV op tijd. Huidige, state of the art, verkeersmodellen houden namelijk geen expliciete rekening met de betrouwbaarheid van de dienstuitvoering van OV, terwijl het door reizigers als één van de belangrijkste aspecten wordt gezien. Om dit aspect mee te kunnen nemen in een verkeersmodel, wordt in dit paper een driestappenplan gepresenteerd, gebruik makend van data over de gerealiseerde dienstuitvoering uit GOVI (Grenzeloze OV Informatie). Deze drie stappen bestaan uit het bepalen van de rijtijdspreiding van de voertuigen, het bepalen van het effect op wacht- en in-voertuigtijd en uiteindelijk het bepalen van het verwachte effect van onbetrouwbaarheid op de gemiddelde reistijd per reiziger. Deze benadering is succesvol getest op het verkeersmodel van de regio Utrecht: door het toevoegen van OV onbetrouwbaarheid per lijn of traject in het model, is de verklarende waarde van het model toegenomen: het resultaat voor kalibratie komt 18% dichter bij de telcijfers. Doordat OV onbetrouwbaarheid expliciet wordt meegenomen, is het mogelijk om verbeteringen in de betrouwbaarheid expliciet mee te nemen als modelvariant. Dit biedt mogelijkheden voor het evalueren van maatregelen die niet zo zeer de snelheid van het OV beïnvloeden, maar wel de betrouwbaarheid. De modelresultaten kunnen bijvoorbeeld input zijn voor een maatschappelijke kosten-baten analyse. Verbeterde betrouwbaarheid kan immers substantiële maatschappelijke baten tot gevolg hebben. Het driestappenplan is een eerste aanpak én toepassing van het meenemen van onbetrouwbaarheid van OV in verkeersmodellen. De volgende stap is het verfijnen van deze methodiek door bijv. onbetrouwbaarheid als zelfstandig aspect in de nutsfunctie mee te nemen.

    Lees meer: Tijdschrift vervoerwetenschappen 3, 2014

    OV-chipdata als tool voor efficiënt OV

    De kosten in het OV staan onder druk, maar tegelijkertijd eist de reiziger hogere
    kwaliteit. Dat vraagt om een hogere kostendekkingsgraad en een hogere bezettingsgraad.
    Hoe kan big data hier een rol in spelen? “Het draait vooral om een
    combinatie van voertuig- en reizigersdata; een analyse van het verleden en een
    voorspell¡ng van de toekomst”, stelt OV-adv¡seur Niels van Oort. “Analyse kan
    leiden tot verbetervoorstellen en uiteindelijk optimalisatie van de OV-dienst.”

    Lees hier het volledige interview: Verkeer in Beeld

    Wie volgt @verkeerskunde?

    @Niels_van_oort is het twitteraccount van Niels van Oort, Adviseur ov bij Goudappel Coffeng en assistant professor OV, TU Delft. Wat vindt hij van Twitter?

    Lees meer: Verkeerskunde

    © 2011 TU Delft