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Travel prediction methodology in medium-sized cities with GIS-T: maximum to minimum cost disaggregation

  • Gutiérrez-Gallego, José Antonio [1] ; Ruiz-Labrador, Enrique Eugenio [1] ; Jaraíz-Cabanillas, Francisco Javier [1] ; Jeong, Jin Su [1]
    1. [1] Universidad de Extremadura

      Universidad de Extremadura

      Badajoz, España

  • Localización: Cuadernos geográficos de la Universidad de Granada, ISSN-e 2340-0129, ISSN 0210-5462, Vol. 54, Nº 2, 2015, págs. 172-195
  • Idioma: inglés
  • Títulos paralelos:
    • Prédictions dans les villes moyennes de voyage avec environnement SIG pour le transport: ventilation maximale avec le minimum de coût
    • Metodología de predicción de viajes en ciudades medias con GIS-T: desagregación máxima a coste mínimo
  • Enlaces
  • Resumen
    • español

      Este artículo describe el diseño de un modelo de asignación de tráfico que predice flujos para cada segmento de una red urbana, con una mayor exactitud que el modelo tradicional de cuatro etapas, conservando además los orígenes y destinos de viaje. Los objetivos de investigación son determinar la intensidad de tráfico en áreas específicas de la red, e identificar los orígenes y destinos de los viajes para predecir cambios en la movilidad urbana. Para lograr estos objetivos, se utilizan bases de datos relacionales y un sistema de información geográfico con los que analizar la oferta de transporte (GIS-T). Este entorno de trabajo se completa con datos de entrevistas a hogares y encuestas de intercepción, para identificar los patrones de movilidad en la ciudad de tamaño medio de Mérida, España. Estos programas de aplicación pueden detectar cambios en los patrones de movilidad y localizar áreas problemáticas. Los resultados obtenidos demuestran un alto grado de ajuste entre las predicciones y las observaciones de los viajes. Además, los niveles de desagregación en cada sección del punto medio de la red combinada con el ajuste de datos de población mediante pirámides de población, evitan sesgos en las muestras de viaje.

    • English

      This paper describes the design of a traffic assignment model that predicts flows for each segment of an urban network with a higher resolution than a traditional four stage model, retaining the origins and destinations of travel. The research objectives are to determine the traffic intensity in specific areas of the network, and then to identify the origins and destinations of travel to predict changes in urban mobility. To achieve these objectives, relational databases and the geographic information system for transport environment are used (GIS-T), together with data from household and intercept interviews, to identify mobility patterns in the middle-sized city of Mérida, Spain. These application programs can detect changes in the mobility patterns and can locate problem areas. The results obtained show a high degree of adjustment between the predictions and the actual observations of the trips. In addition, the disaggregation levels in each midpoint section of the network combined with population data adjustment using population pyramids avoid bias in the travel samples.

    • français

      Cet article décrit la conception d’un modèle d’affectation de dynamiques de la circulation qui prédit les flux ventilées pour chaque segment d’un réseau urbain, tout en conservant les origines et les destinations de voyage. Les objectifs de recherche sont de déterminer l’intensité du trafic dans des zones spécifiques du réseau, puis d’identifier les origines et les destinations de voyage pour prévoir les changements dans la mobilité urbaine. Pour atteindre ces objectifs, bases de données relationnelles et le système d’information géographique pour l’environnement de transport sont utilisés (GIS-T), ainsi que les données tirées des entrevues de ménage et ordonnée à l’origine, pour identifier les modèles de mobilité dans la taille moyenne ville de Mérida, en Espagne. Ces programmes d’application peuvent détecter des changements dans les schémas de mobilité et peuvent localiser les zones à problèmes. Les résultats obtenus montrent un haut degré d’ajustement entre les prédictions et les observations réelles de l’accord sur les ADPIC. En outre, les niveaux de catégorisation dans chaque section du point médian du réseau combiné avec ajustement de données de population à l’aide de pyramides de population permet d’éviter les biais dans les échantillons de voyage.

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