I dokumentet presenteras en statistisk modell för tidsuppskattning av resor i stadstrafiknät med hjälp av lågfrekventa GPS-sonder som observationer, där fordonen vanligtvis täcker flera nätverkslänkar mellan rapporter. Nätverksmodellen separerar resa restider i länkrestid och skärningsförseningar och möjliggör korrelation mellan restider på olika nätverkslänkar baserat på ett rumsligt glidande medelvärde (SMA) struktur. Observationsmodellen är ett sätt att uppskatta nätverksmodellens parametrar, inklusive korrelationsstrukturen, genom lågfrekvensprovtagning av fordonsspår. Vi kombinerar länkspecifika effekter med länkattribut (hastighetsgräns, funktionsklass, etc.) och resa förhållanden (dag i veckan, säsong, väder, etc.) som förklarande variabler. Detta gör det möjligt att uppskatta restiden med glesa sondfordonsdata även i områden med mycket få observationer. Metoden visar också de underliggande faktorerna bakom rumsliga och tidsmässiga variationer i hastigheter, vilket är användbart för trafikledning, planering och prognoser. Modellen beräknas med maximal sannolikhet och resultatens statistiska signifikans bedöms genom rapportering av standardfel. Modellen tillämpas i en fallstudie för nätverket Stockholm, Sverige. Vi finner att länkattribut och färdförhållanden (inklusive regn och snö) har betydande effekter på restiderna och att det finns ett betydande positivt samband mellan segmenten. Fallstudien belyser möjligheterna att använda glesa sondfordonsdata för övervakning av stadstransportsystemets prestanda. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
Jenelius m.fl. Beräknad restid baserad på lågfrekventa GPS-data i REF, och visade att det finns en betydande korrelation mellan segmenten och visade att det är möjligt att använda lågfrekventa GPS-data för övervakning av transportsystemets prestanda.
Travel time estimation for urban road networks using low frequency probe vehicle data
{'venue': None, 'journal': 'Transportation Research Part B-methodological', 'mag_field_of_study': ['Economics']}