En funktionel dynamisk vejvalgsmodel

Med den stigende trængsel – især i Hovedstadsområdet – er det klart, at statiske modeller ofte ikke tilstrækkeligt præcist beskriver trafikafviklingen. Dette har i særlig grad betydning for modeller, der benyttes i forbindelse med vurdering af forslag til forbedring af vejnettets kapacitet – f.eks. omlægning af signalanlæg, udvidelse af vejkapacitet, forbedring af ramper, etc. Der er således et behov for et funktionelt alternativ til de traditionelle statiske vejvalgsmodeller. Inspireret af dette samt forskning i udlandet, skitseres i det følgende principperne for en stokastisk dynamisk flerklasse vejvalgsmodel, og de indledende erfaringer fra implementering og test af denne model beskrives

En vejvalgsmodel for flere trafikantklasser

Artiklen præsenterer implementeringen af en større stokastisk vejvalgsmodel for flere trafikant-klasser for Hovedstadsområdet og viser hermed fordelen ved at benytte en sådan model. Modellen omfatter personbiler, der er opdelt efter turformål samt varebiler, lastbiler og busser - med hver de-res nyttefunktion. Delmodeller beskriver kødannelser og geometriske forsinkelser i vejkryds og rundkørsler. Dette inkluderer bl.a. modellering af grønne bølger (koordinerede vejkryds). Artiklen indeholder nogle metodologiske og praktiske betragtninger, der er væsentlige, når vejvalgsmodeler til flere trafikantklasser anvendes i fuldskala applikationer

En stokastisk flerklasse vejvalgsmodel med fordelte koefficienter for tider og omkostninger

Ved sidste års Trafikdage præsenterede Nielsen og Frederiksen en ny flerklasse rutevalgsmodel, der var udviklet for Ørestadsselskabet. I forbindelse med Havnetunnelprojektet for Trafikministeriet, Vejdirektoratet, m.fl. er denne model videreudviklet i betydeligt omfang både teoretisk og i praksis, ligesom modellen nu er estimeret ud fra grundige RP- og SP-analyser, hvor den før kun var kalibreret mod tællinger. Arbejdet er gennemført som en del af det samlede Havnetunnel modelprojekt gennemført af TetraPlan A/S, Hague Consult og DTU med Banestyrelsen Rådgivning som underrådgiver. Modellen beskriver flere klasser af biler (forskellige turformål), varebiler og lastbiler, der hver for sig har forskellige nyttefunktioner. Derudover lægges busser ud på vejnettet efter køreplanen v.h.a. en såkaldt pre-load. De forskellige klasser og typer af køretøjer påvirker alle hastigheden på strækningerne, mens omfattende delmodeller for vejkryds og rundkørsler beskriver køer og geometriske forsinkelser. Modellen beskriver også grønne bølger ved koordinerede vejkryds (se Nielsen & Frederiksen, 1998c). Forskellige ‘byggeklodser’ til modellerne er beskrevet i tidligere artikler (Nielsen, 1996, 1997a, 1998a & Nielsen m.fl. 1998b), men disse beskrev ikke en fuldskala estimering og kalibrering, hvilket først har været muligt i forbindelse med Havnetunnelprojektet. Her er der gennemført forskellige kombinerede RP-og SP-analyser til estimering af fordelte koefficienter i nyttefunktionerne, efterfulgt af en grundig kalibrering og test mod tællinger og kendte rutebundter. Dette har – ud over en generel forbedring af modellen – muliggjort modellering af trafikale konsekvenser af en eventuel betaling for brug af Havnetunnellen. I forbindelse med arbejdet er der udført omfattende RP- og SP-analyser i Havnesnittet for alle biltyper. Vare- og lastbilmatricer er reestimeret v.h.a. MPME-metoden (1997b & 1998d). Derudover er der foretaget en kvalitetssikring af vejnettet. Artiklen starter med en diskussion af teoretiske, praktiske, og konstaterede fordele ved at benytte fordelte koefficienter i nyttefunktioner frem for faste koefficienter som i traditionelle logit- og probit-baserede rutevalgsmodeller. Herunder præsenteres estimationsmetoderne. Der er kun givet få eksempler af denne type modeller og metoder i litteraturen (se Ben-Akiva m.fl. 1993), og disse har benyttet andre løsningsalgoritmer i anvendelssituationen. De primære konklusioner vedrørende fordelte koefficienter følges af en mere detaljeret diskussion af valg af fordeling (Logaritmisk Normalfordeling versus alm. Normalfordeling), hvordan fordelte koefficienter bedst indarbejdes i nyttefunktionerne (f.eks. hvilke koefficienter, der kan antages at være indbyrdes korrelerede), og endelig mere specifikke resultater (Middelværdi, varians og statistisk signifikans af de forskellige koefficienter). Den endelige model indeholder forskellige tidsværdier for fri køretid versus tid i køer og andre forsinkelser, ligesom der er forskellige værdier for alm. kørsel og betaling. Sidstnævnte blev benyttet til vurdering af betalingsniveauer for Havnetunnellen. Resultaterne fra rutevalgsmodellen blev i kalibreringsfasen sammenlignet med en mere traditionel model - nemlig en nested logitmodel for valg mellem tunnel og alternative ruter. Denne sammenligning viste, at det er fremkommeligt at beskrive betaling af tunnelafgift som en del af rutevalgsproblemet. I forbindelse med Havnetunnelprojektet resulterede dette i en intern konsistent model, fremfor de mere traditionelle sekventielle valgmodeller, der består af indbyrdes inkonsistente valgmodeller for hhv. tunnelafgift og rutevalg. Et interessant aspekt er, at metoden kan generaliseres til at beskrive rutevalg i vejsystemer med bompenge eller vejafgifter (road pricing). Dette har stor betydning, idet sådanne systemer på strækningsniveau – og derved indirekte også på efterspørgselsniveau - ikke kan beskrives på konsistent vis af mere traditionelle diskrete valgmodeller

Joint modeling of schedule- and frequency-based services in public transport assignment models

Public transport networks today are getting increasingly complex with many lines and possibilities to go from origin to destination. When passengers make their route choice in a public transport network they cannot depart at the minute they want, but must wait until the first departure on the considered line. But how do passengers plan their route if they have a combination of high frequent and low frequent services under the assumption that passengers do not consult the timetable for high frequent services? This paper describes a framework to include both schedule- and frequency-based services in a joint model. Such networks are found in most major cities and especially in the greater Copenhagen area where there is a mix of frequency-based services such as A-busses and the metro and schedule-based services as the S-train and local bus lines. Four different transfer types are identified when transferring between schedule- and frequency-based services. These include a type where the passenger transfers from a frequency-based to a schedule-based line. In this case the passenger has a probability to reach the first departure on the schedule- based line, but can in some cases also miss the first departure and must wait for the next departure. A choice set generation method is developed using the event dominance principle to exclude alternatives which are above a certain threshold. This gives a choice set which is used in a discrete choice model (MNL). On this basis, it is possible to distribute the flow across the different alternatives. Two example cases are used to show the methodology: DTU to Copenhagen Airport and DTU to Brønshøj. The results indicate that there the framework can handle the two types off lines. It is found that the desired departure time, parameters in the utility function and the choice of threshold is crucial to find the correct choice set and distribution of flow across the alternatives. But there is also found improvement points in the choice set generation technique, but especially the discrete choice modelling should be investigated further to include that passengers can take decisions en route

Bedre modellering af trængsel i Landstrafikmodellen ved indarbejdelse af modul til beregning af krydsforsinkelser

Denne artikel beskriver arbejdet med at udvikle og indsamle data til at opbygge en krydsdatabase til Landstrafikmodellen. Vejdirektoratet igangsatte i 2012, et projekt med henblik på at udvide LTM med krydsmodellering. Med indførsel af krydsmodellering vil landstrafikmodellen opnå en klar forbedring, idet trængsels- og flaskehals effekter kan modelleres mere detaljeret. Indarbejdelse af et krydsgenereringsmodul og indsamling af krydsdata til en krydsdatabase resulterer til gengæld et markant større datagrundlag og dermed større vedligeholdelsesomfang for modellen. I artiklen beskrives den teoretiske, tekniske og praktiske fremgangsmåde for indførelsen af kryds- modellering i Landstrafikmodellen. Som forventet påvirker beregninger med krydsforsinkelser i Landstrafikmodellen rutevalget og den samlede rejsetid samt lokale ændringer i rutevalget. Det videre arbejde består nu i at indarbejde krydsdata i Landstrafikmodellen, samt udvide den til at regner med 10 tidsperioder for bedre at kunne modellere trængslen. Arbejdet med krydsdatabasen har også givet ideer til at forbedre modelleringen af trængsel i kryds yderligere, ved bl.a. at indarbejde muligheden for delte spor og trafikstyrede kryds i modellen

Compass – Model for kollektivt rutevalg: Udvidet resumé

I Compass ønskes, at rutevalgsaktiviteter modelleres detaljeret og tidsafhængigt for at passe ind i den samlede aktivitetsbaserede modelstruktur. Der er derfor udviklet en dis-aggregeret kollektiv rutevalgsmodel, hvor hvert stop i hovedstadsområdet beskrives. Hvis alle kollektive linjer beskrives med detaljerede køreplaner, bliver det en udfordring at opstille fremtidsscenarier, hvor køreplanen hænger sammen med hensyn til korrespondancer. Hvis de kollektive linjer derimod alene beskrives ud fra gennemsnitlige frekvenser, bliver detaljeringsgrad og præcision reduceret. Rutevalgsmodellen er derfor udviklet som en blanding af detaljerede køreplansbeskrivelser og simple frekvensbeskrivelser i et tidsafhængigt kollektiv transportnetværk, hvilket er unikt i forhold til andre store trafikmodeller. I Compass bruges dette til at beskrive bus- og metrobetjening på basis af frekvens, mens S-tog samt regional- og fjerntog beskrives med køreplaner. Desuden er modellen udvidet med forskellige specifikke elementer f.eks. metro-kronen og modellering af trængsel. I oplægget beskrives modellen, tilpasning til Compass ogarbejdet med data. Endelig vises beregningsnøjagtighed i forhold til tællinger