Posts tagged service reliability

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

Optimization of a passenger railway transportation plan considering mobility flows and service quality

This research focuses on designing transportation plan for SNCF Transilien (French railway
operator for the Parisian suburban mass transit). The objective is to develop methods
and decision support tools to propose a timetable adapted to the passenger demand in the
Parisian mass transit system, including comfort and reliability criterias.
This paper aims to present the first step of this research. We propose a graph theoretic
ILP formulation for the Line Planning Problem, minimizing both travelers travel time and
operating cost. We furthermore develop a multi-objective method to solve this problem.
This method offers a pool of solutions in order to let the final designer choose the solution.
We report computational results on real world instances provided from SNCF Transilien.

Check the RAIL Lille paper of Lucile Brethome et al. 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

Improving predictions of the impact of disturbances on public transport usage based on smart card data

The availability of smart card data from public transport travelling the last decades allows analyzing current and predicting future public transport usage. Public transport models are commonly applied to predict ridership due to structural network changes, using a calibrated parameter set. Predicting the impact of planned disturbances, like temporary track closures, on public transport ridership is however an unexplored area. In the Netherlands, this area becomes increasingly important, given the many track closures operators are confronted with the last and upcoming years. We investigated the passenger impact of four planned disturbances on the public transport network of Den Haag, the Netherlands, by comparing predicted and realized public transport ridership using smart card data. A two-step search procedure is applied to find a parameter set resulting in higher prediction accuracy. We found that in-vehicle time in rail-replacing bus services is perceived ≈1.1 times more negatively compared to in-vehicle time perception in the initial tram line. Besides, passengers do not seem to perceive the theoretical benefit of the usually higher frequency of rail-replacement bus services compared to the frequency of the replaced tram line. At last, no higher waiting time perception for temporary rail-replacement services could be found, compared to regular tram and bus services. The new parameter set leads to substantially higher prediction accuracy compared to the default parameter set. It supports public transport operators to better predict the required supply of rail-replacement services and to predict the impact on their revenues.

Read our TRB paper HERE

Find the poster HERE

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

Data driven enhancement of public transport planning and operations: service reliability improvements and ridership predictions

Automatic Vehicle Location (AVL) and smartcard data are of great value in planning, design and operations of public transport. We developed a transport demand model, which utilizes smartcard data for overall and what-if analyses, by converting these data into passengers per line and OD-matrixes and allowing network changes on top of a base scenario. This new generation model serves in addition to the existing range of transport demand models and approaches. It proved itself in practice during a case study in The Hague, where it helped the operator gain valuable insights into the effect of small network changes, such as a higher frequency.
Data also supports measures to improve service reliability. We introduced a new network design dilemma, namely the length of a transit line vs. its reliability. Long lines offer many direct connections, thereby saving transfers. However, the variability in operation is often negatively related to the length of a line, leading to poorer schedule adherence and additional waiting time for passengers. A data driven case study shows that in the case of long lines with large variability, enhanced reliability resulting from splitting the line could result in less additional travel time. This advantage compensates for the additional time of transferring if the transfer point is well chosen.

Read the full paper here: TRA Conference 2016 Van Oort Data driven enhancement of PT

or check the poster: TRA2016 Conference Poster

International rail summit 2016: Big Data and rail

Big Data also enter the railway industry. Board computers, passenger smart cards and cell phones provide valuable data to enhance design of networks and timetables. Big Data supports the improvement of transport models and cost benefit analyses (CBAs). An example of success was the approval of a new light rail in Utrecht, the Netherlands. It was not common use to consider reliability benefits explicitly, but in this case they were responsible for the positive cost benefit ratio.

Find my presentation at the Railsummit 2016 HERE

Rail summit website

Robustness of multi-level public transport networks: A methodology to quantify robustness from a passenger perspective

Despite the importance of robust public transport networks, this topic has not been considered from a full passenger perspective yet in scientific literature and practice. To our best knowledge, this study is the first in which both exposure to large, non-recurrent disturbances and impact of these disturbances are analysed in a systematic and realistic way. Contrary to single-level network perspectives, we considered the integrated, total multi-level public transport network which remains available when a disturbance occurs. We developed a new methodology to identify the most vulnerable links in the multi-level public transport network and to quantify the societal costs of non-robustness of these vulnerable links. Besides, applying our methodology enables quantification of the robustness benefits of robustness measures, next to the costs of such measures. Therefore, our methodology can support and rationalize the decision-making process of public transport operators and authorities regarding the implementation of different robustness measures.

Read the full paper: INSTR2015-Yap et al.

Find our presentation: INSTR2015 Presentation Yap et al.

© 2011 TU Delft