Snabba tranitsystem är de viktigaste kollektivtrafiken i många stora städer runt om i världen. Därför är tjänstens tillförlitlighet av stor betydelse för myndigheter och transitbyråer. Trots alla nödvändiga försiktighetsåtgärder kan störningar inte helt förhindras, men vad transitbyråerna kan göra är att förbereda sig för att reagera på misslyckanden i rätt tid och på ett effektivt sätt. För detta ändamål är information om mönster för daglig efterfrågan på resor av avgörande betydelse för att utveckla effektiva strategier för felhantering. Till omfattningen av urbana datorer ger smarta kortdata oss möjlighet att undersöka och förstå efterfrågan mönster av passagerare och servicenivå från transitoperatörer. I denna studie presenterar vi en metodik för att analysera smartkortsdata som samlats in i Singapore, för att beskriva dynamiska efterfrågeegenskaper hos ett fall snabb transitering (MRT) tjänst. Smartkortläsaren registrerar passagerare när de kommer in och lämnar en MRT-station. Mellan det att passagerarna knackar in och ut från MRT-stationerna går de antingen till och från plattformen när de lyser och går ombord på tågen eller när de reser i tåget. För att visa passagerarnas faktiska position har en regressionsmodell som bygger på observationer från de snabbaste passagerarna för varje ursprungsdestinationspar tagits fram. Genom att tillämpa denna modell på alla andra observationer gör modellen det möjligt för oss att dela upp passagerare i MRT-systemet i två grupper, passagerare på tågen och passagerare som väntar på stationerna. Uppskattningsmodellen ger passagerarnas spatiotemporaltäthet. Från täthetsytorna kan tågens banor identifieras och passagerarna kan tilldelas enstaka tåg enligt den beräknade platsen.
Sol och al. uppskattas den spatio-temporala densiteten hos passagerare inne i metrosystem REF.
Using smart card data to extract passenger's spatio-temporal density and train's trajectory of MRT system
{'venue': "UrbComp '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}