Recent Comments

    Posts tagged Betrouwbaarheid

    Light rail lessons learnt worldwide

    Light rail has several potential benefits, both from a mobility and urban quality perspective. However, not all light rail systems are a success and there is much debate about the costs. Niels van Oort, co-director of the Smart Public Transport Lab at TU Delft, investigated 61 cases worldwide and will share his findings on the wider benefits of light rail.

    Find the presentation of the Spårvägsforum 2019 in Uppsala HERE

    Passenger Travel Time Reliability for Multi-Modal Public Transport Journeys

    Urban transit networks typically consist of multiple modes and the journeys may involve a transfer within or across modes. Hence, the passenger experience of travel time reliability is based on the whole journey experience including the transfers. Although the impact of transfers on reliability has been highlighted in the literature, the existing indicators either focus on uni-modal transfers only or fail to include all components of travel time in reliability measurement. This study extends the existing ‘Reliability Buffer Time’ metric to journeys with multi-modal transfers and develops a methodology to calculate it using a combination of smartcard and automatic vehicle location data. The developed methodology is applied to a real-life case study for the Amsterdam transit network consisting of bus, metro and tram services. By using a consistent method for all journeys in the network, reliability can be compared between different modes or between multiple routes for the same origin-destination pair. The developed metric can be used to study the reliability impacts of policies affecting multiple modes. It can also be used as an input to behavioral models such as mode, route or departure time choice models.

    Find the TRB paper and presentation of Malvika Dixit HERE and HERE

    Robust Control for Regulating Frequent Bus Services: Supporting the Implementation of Headway-based Holding Strategies

    Reliability is a key determinant of the quality of a transit service. Control is needed in order to deal with the stochastic nature of high-frequency bus services and to improve service reliability. In this study, we focus on holding control, both schedule- and headway-based strategies. An assessment framework is developed to systematically assess the effect of different strategies on passengers, the operator and transport authority. This framework can be applied by operators and authorities in order to determine what holding strategy is most beneficial to regulate headways, and thus solve related problems. In this research knowledge is gained about what service characteristics affect the performance of holding strategies and the robustness of these strategies in disrupted situations, by using scenarios. The framework is applied to a case study of a high-frequency regional bus line in the Netherlands. Based on the simulation results, we identified the line characteristics that are important for the performance of schedule- and headway-based strategies and determined how robust different strategies are in case of disruptions. Headway-based control strategies better mitigate irregularity along the line, especially when there are disruptions. However, schedule-based control strategies are currently easier to implement, because it does not require large changes in practice, and the performance of both strategies is generally equal in regular, undisrupted situations. In this paper, insights into what the concerns are for operators with respect to technical adaptations, logistical changes and behavioral aspects when using a headway-based strategy are given.

    Find the TRB paper and presentation of Ellen van der Werff HERE and HERE

    Improving railway passengers experience: two perspectives

    This paper describes two perspectives to improve the passenger experience. The passenger satisfaction pyramid is introduced, consisting of the base of the pyramid (dissatisfiers) focusing on time well saved and the top of the pyramid (satisfiers) aiming at time well spent. The challenge in planning and design of public transport services is to find the most efficient (set of) design choices. Depending on the context this might either mean focusing on the top or on the bottom of the pyramid. We found that influencing and enhancing the qualities of the satisfiers is far more important than traditional studies showed us. For stations, regression analyses show that dissatisfiers are responsible for explaining almost half of the total score of the station and satisfiers are responsible for the other half of the scores passengers give for the station. We still have to put a lot of energy in getting the basics right, starting in the planning phase, but then we are not allowed to lean back. We have to keep investing in qualities like ambience, comfort and experience which makes the customers truly happy at the end of the day.

    Read our paper HERE and find the presentation HERE

    Driver schedule efficiency vs. public transport robustness: A framework to quantify this trade-off based on passive data

    More complex, efficient driver schedules reduce operator costs during undisrupted operations, but increase the disruption impact for passengers and operator once a disruption occurs. We develop an integrated framework to quantify the passenger and operator costs of disruptions explicitly as function of different driver schedule schemes. Since the trade-off between driver schedule efficiency and robustness can be quantified, this supports operators in their decision-making.

    Read the CASPT paper by Menno Yap HERE and find the presentation HERE

    A data-driven approach to infer spatial characteristics and service reliability of public transport hubs

    Public transport hubs play an important and a central role in public transport networks by connecting several public transport lines from one or multiple network levels. Hubs can be characterized by a large relative and absolute number of transferring passengers between public transport services within the same network level and/or between different network levels. Hubs are especially important with respect to service reliability of passenger journeys, since missing connections at hubs can substantially increase the nominal and perceived passenger journey travel time. The availability of AFC and AVL data allows an in-depth analysis of hub definition, identification, characterization and reliability performance evaluation. Such analysis enables optimisation of synchronisation of schedules, thereby increase the level of service reliability.

    Find our TransitData2017 presentation HERE

    Insights into door-to-door travel patterns of public transport passengers

    Public transport enables fast and reliable station to station journeys. To assess passenger travel patterns and to infer actual quality of service, smartcard and AVL data offer great opportunities. There is, however, an increasing interest in insights into access and egress dynamics of public transport riders as well. What is the size of a stop’s catchment area, which modes are used, and how long and reliable are access and egress times? The answers to these and other questions enable optimization of the total mobility system, thereby also increasing public transport ridership and efficiency. Sufficient biking access of public transport stops (routes and parking), for instance, offer opportunities to increase public transport stopping distances, thereby increasing operational speed and reliability, without compromising accessibility of service areas. We developed a methodology to calculate and demonstrate these dynamics by using new and existing data technologies, namely AVL, survey and new promising app.

    Find the Transit Data Conference abstract HERE and our presentation HERE

    Monitoren van kwaliteit en beleving van multimodale OV ketens voor betere prognoses

    De bereikbaarheid van steden staat onder druk. Door de toename van bewoners, bedrijven en bezoekers is de verwachting dat de stedelijke bereikbaarheid verder onder druk komt te staan. Tot voorkort was het niet goed mogelijk om de kwaliteit (reistijd, betrouwbaarheid en beleving) van de gehele OV deur-tot-deur reis en de first en last mile te meten. Deze inzichten zijn essentieel om het effect van ontwikkelingen en maatregelen in te schatten.

    Samen met het ministerie van I en M en de Metropoolregio Amsterdam hebben we een werkmethode ontwikkeld en toegepast om de kwaliteit van de gehele deur-tot-deur reis te beoordelen. In de eerste maanden van 2016 is een pilot voor de werkmethode uitgevoerd tussen Amsterdam en Haarlem. In deze pilot is de kwaliteit (reistijd, betrouwbaarheid en beleving) van de deur-tot-deur reis onderzocht met bestaande data (OV-chipkaart en NDOV) en direct vanuit de reiziger (enquêtes en apps). Met een nieuw ontwikkelde tool is met behulp van open data van zowel het stedelijke als landelijke OV (bijv. GVB en NS) inzicht gekregen in de geleverde kwaliteit. Met behulp van een nieuwe app zijn inzichten verkregen in ketenverplaatsingen, zoals fiets-OV.

    De methodiek en nieuwe tooling heeft bewezen de benodigde inzichten op te leveren. Daarnaast blijkt uit de pilot onder meer dat:
    – de combinatie van gegevens een goede werkmethode oplevert voor auto, OV, fiets en combinaties daartussen en voor de gehele deur-tot-deur reis (inclusief first en last mile).
    – de objectieve en subjectieve waarde van reistijd, betrouwbaarheid en beleving per stukje van de reis regelmatig van elkaar verschillen. Zo wordt een betrouwbare en gemiddeld snelle OV-reis toch beleefd als lage kwaliteit.

    De resultaten van de pilot zijn veelbelovend voor verdere ontwikkeling en toepassingen.

    Bekijk de Platos presentatie HIER

    Inzichten in dynamische effecten van openbaar vervoer door combinatie van statische en dynamische OV modellen

    Steden worden steeds populairder om te wonen, werken en te recreëren. Deze trek naar de stad legt steeds meer druk op de hoogwaardige OV-assen in en van/naar de stad. Naast snelheid en frequentie zijn betrouwbaarheid en drukte belangrijke kwaliteitsaspecten voor zowel reiziger als vervoerder. Om deze OV-assen hoogwaardig en efficiënt te kunnen (blijven) exploiteren zijn inzichten in te verwachte effecten van nieuwe ontwikkelingen en maatregelen essentieel. Afgelopen decennium zijn er grote stappen gezet op het gebied van OV modellering. Er zijn goede, statische modellen beschikbaar voor OV prognoses. Desondanks is voor beter inzicht in bijvoorbeeld toekomstige betrouwbaarheid en drukte behoefte aan een meer dynamische modelomgeving, zonder het hoge detailniveau van microsimulatie. TU Delft en Goudappel zijn daarom een verkenning gestart naar toepassing van dynamische OV toedelingsmodellen, (agent-based, mesoscopisch). De basis hiervoor, BusMezzo, is ontwikkeld door KTH Stockholm en wordt daarnaast ook al via TU Delft toegepast in Nederlandse studies.

    Deze verkenning richt zich op het modelleren van openbaar vervoer met zowel OmniTRANS, de modelleringsoftware voor het gros van de regionale en stedelijke modellen in Nederland, als BusMezzo, een dynamisch simulatiemodel voor OV toedeling. Het doel van dit project is om te verkennen in hoeverre een dynamisch model waarde kan toevoegen ten opzichte van een statisch model, en welke stappen genomen moeten worden om deze modellen met elkaar te laten communiceren. Naast theoretische analyse is een case studie van de metro van Amsterdam uitgevoerd.

    BusMezzo is in staat om elk voertuig en elke reiziger individueel te simuleren en kan daarmee de volledige interactie tussen reiziger en voertuig meenemen in de toedeling. De impact van crowding wordt volledig gemodelleerd, door het toepassen van volume-afhankelijke halteertijden, denied boarding, en door reizigers ervaren reistijd als gevolg van discomfort in drukke voertuigen. Hiermee ontstaat een verrijking ten opzichte van statische modellen.

    Een wederzijdse uitwisseling van input en output data tussen de beide modellen is mogelijk. Het ligt voor de hand om een tweetrapsraket te maken van beide modellen, waarbij de kracht van beiden wordt gecombineerd. Hiermee kunnen meer en betere inzichten worden verkregen voor verwachte effecten van ontwikkelingen en/of OV maatregelen. Daarmee wordt een grote verbeterslag in prognoses en bijv. kostenbaten-analyses gemaakt.

    Bekijk de Platos presentatie HIER

    Betrouwbare OV netwerken: Reizigersperspectief centraal dankzij anonieme chipkaartdata

    Voor het openbaar vervoer is betrouwbaarheid een kwaliteitsfactor van belang.
    Terwijl we een beetje vertraging met de auto wel oké vinden, is elk minuutje
    dat een bus, trein of tram te laat arriveert, er echt één te veel. Vervoerders en
    openbaarvervoerautoriteiten zijn dan ook continu op zoek naar mogelijkheden
    om de betrouwbaarheid te verbeteren. Maar hoe bepaal je eigenlijk of
    een maatregel werkt? Wat is een goede maat voor betrouwbaarheid? In
    deze bijdrage maken we een boeiend uitstapje naar de wereld van haltes,
    overstappen en OV-chipkaarten.

    Lees het artikel uit NM magazine HIER
    Lees het uitgebreide wetenschappelijke artikel HIER

    © 2011 TU Delft