Space–time classification of public transit smart card users’ activity locations from smart card data

He, Li; Trépanier, Martin; Agard, Bruno

doi:10.1007/s12469-021-00274-0

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“…For instance, dynamic time warping can be used for comparing different classes of time series data. A case considering an application for Gatineau (Canada) is provided in [79]. The most recent and also most interesting study relates to a case for Taipei (Taiwan), provided in [80].…”

Section: Automatic Fare Collectionmentioning

confidence: 99%

Review of Transit Data Sources: Potentials, Challenges and Complementarity

Sarhani

Voß

et al. 2021

Sustainability

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Public transport has become one of the major transport options, especially when it comes to reducing motorized individual transport and achieving sustainability while reducing emissions, noise and so on. The use of public transport data has evolved and rapidly improved over the past decades. Indeed, the availability of data from different sources, coupled with advances in analytical and predictive approaches, has contributed to increased attention being paid to the exploitation of available data to improve public transport service. In this paper, we review the current state of the art of public transport data sources. More precisely, we summarize and analyze the potential and challenges of the main data sources. In addition, we show the complementary aspects of these data sources and how to merge them to broaden their contributions and face their challenges. This is complemented by an information management framework to enhance the use of data sources. Specifically, we seek to bridge the gap between traditional data sources and recent ones, present a unified overview of them and show how they can all leverage recent advances in data-driven methods and how they can help achieve a balance between transit service and passenger behavior.

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Section: Automatic Fare Collectionmentioning

confidence: 99%

Review of Transit Data Sources: Potentials, Challenges and Complementarity

Sarhani

Voß

et al. 2021

Sustainability

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“…Em sua essencia, os métodos buscam distinguir entre padrões que sejam regulares ou tıṕicos de uso do sistema, ou padrões que sejam esporádicos ou atıṕicos (Kieu et al, 2015;Ma et al, 2013). Com relação a regularidade, alguns autores defendem que a dependência temporal nos padrões de mobilidade (e.g., hora da viagem, modo de viagem, trajeto, destino, etc) devido a sequência de atividades deve ser considerada (Goulet-Langlois et al, 2018;He et al, 2020;He et al, 2021;Viallard et. al.…”

Section: Introducãounclassified

Metodologia de caracterização dos padrões de mobilidade dos usuários de transporte público por ônibus através de dados de bilhetagem eletrônica e análise espacial

Parente

Oliveira²,

Silva³

et al. 2022

TRANSPORTES

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O sistema de transporte público no Brasil vem perdendo demanda nas últimas décadas. Devido ao importante papel desse sistema em promover a equidade no acesso e a sustentabilidade do sistema de transportes, torna-se essencial conhecer os padrões de mobilidade dos usuários e como estes padrões variam espacialmente e temporalmente. Este artigo propõe um método para caracterizar os padrões de mobilidade no sistema de transporte público através do uso de dados de bilhetagem eletrônica (Smart Card) e análise espacial. O método contribui para análise da variação da demanda para diferentes padrões de mobilidade, em cidades brasileiras onde uma parcela considerável da população depende do transporte público nos seus deslocamentos diários. Assim, o método teve como base hipóteses sobre os tipos de padrões, a variabilidade espacial e temporal dos padrões, e de como eles se relacionam espacialmente com a variação da demanda. A aplicação do método para os dados de 2014 e 2018 do sistema de transporte público por ônibus de Fortaleza, mostrou principalmente que os usuários do padrão de uso regular, que moram em zonas periféricas com baixos níveis de acessibilidade, são os que mais vêm deixando o sistema ao longo dos anos.

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