Section des transports
Articles et présentations - Papers and presentations
Recherche en cours / Current Research
Sujet de la thèse: Modèle
de demande synthétique en transport en commun dérivé de transactions
tarifaires cartes à puce
Description de la recherche: Une société de
transport de moyenne envergure peut facilement enregistrer plus de 35
000 transactions de montée avec cartes à puce pour un jour moyen de
semaine. Son archive informatique enfle de manière régulière, sans
accroissement de connaissances structurées. Le système accomplit un
excellent travail pour les fins de perception mais représente un chaos
pour des planificateurs qui souhaiteraient tirer des bénéfices
secondaires de cette source formidable de données sur le réseau de
transport en commun: des valeurs erronées causées par l’intervention
humaine ou par des procédures automatiques, un concept de correspondance
aberrant (ou simpliste) ainsi que des circonstances de la réalité qui ne
sont pas anticipées par le système. Ces éléments empêchent des
planificateurs de libérer l’information contenue dans les données.
L’arrivée quotidienne de données sert à générer de nouvelle information ou à confirmer une connaissance déjà acquise. Dans un premier lieu, la recherche aborde la reconstitution de services planifiés et l’examination des transactions des individus qui permettent de corriger des valeurs erronées et de réaliser des analyses plus raffinées sur la demande. Ce sujet est traité dans les articles « Imputation Techniques For Missing Fields and Implausible Values in Public Transit Smart Card Data » et « Modeling Transit Travel Patterns From Location-Stamped Smart Card Data Using a Disaggregate Approach ».
Un autre avantage de ces données est que les déplacements effectués sont associés à une carte personnalisée pendant sa durée d’utilisation, par conséquence à un individu (l’identité demeure anonyme). Jumelé à l’approche désagrégée, il est possible d'établir des méthodologies non seulement pour l’imputation des arrêts de descente, mais aussi pour l’identification de l’arrêt du domicile ainsi que les endroits régulièrement fréquentés. Une méthode basée sur l’horaire des autobus sert à identifier la coïncidence spatio-temporelle de différents objets dans le réseau ainsi que les mouvements de correspondance. Cette information est essentielle pour améliorer la géométrie des circuits, tester des plans d'horaire et optimiser la coordination des correspondances.Subject of the thesis: Establishment of a Baseline Transit Demand Model Based on Smart Card Transaction Records
Description of the research: A medium-sized public transit agency can easily register more than 35 000 smart card boarding transactions in an average weekday. Its database grows steadily without any structured generation of knowledge. The system excels in fare collecting functions but represents a chaos for planners who would like to draw secondary benefits from this terrific source of travel information: erroneous values caused by human intervention or by automatic procedure; a simplistic transfer concept and circumstances that are not anticipated by the system. These elements prevent planners from mining information contained in the data.
The daily arrival of data serves to generate new information or to confirm the already-acquired knowledge. In the first step, the research aims to reconstruct the planned services and analyze transaction pattern of individuals in order to validate and correct erroneous data in the database and perform more refined analyses. This subject has been dealt with in “Imputation Techniques for Missing Fields and Implausible Values in Public Transit Smart Card Data” and “Modeling Transit Travel Patterns From Location-Stamped Smart Card Data Using a Disaggregate Approach”.
Another favorable property of the data is that all boarding transactions are associated to a personalized smart card, more specifically, to an individual during the card’s life. (Identity of cardholders remain anonymous during all whole process). Together with a disaggregate approach, it is possible to establish methodologies not only for inferring alighting stop, but for identifying “home stop”, “work stop” and other regularly-used stops. A schedule-based approach will be developed to detect spatial-temporal coincidence of different objects in the network and transfer movements. The latter is essential to improve route geometry, test different timetable plans and optimize transfer coordination.
Directeur de recherche / Research supervisor: Professeur
Robert Chapleau,
ing. Ph.D.
La recherche est
financée par/The research is financially supported by la bourse du
Ministère
des Transports, administrée par/administered
by les
Fonds
de recherche sur la nature et les technologies
Les données
sont fournies gracieusement par la
STO.
Data are graciously provided by the
STO.
Articles et présentations / Papers and presentations
-
Chu, K.K. and Chapleau, R. (2007) ‘Décortication de données de cartes à puce en vue d'un modèle de planification d'un réseau T.C.’, présenté au 42e congrès annuel de l'Association québécoise du transport et des routes, 2 au 4 avril 2007, Montréal, QC.
-
Chu, K.K. and Chapleau, R. (2007) ‘Imputation techniques for missing fields and implausible values in public transit smart card data’, presented at the 11th World Conference on Transportation Research, June 24-28, 2007, Berkeley, CA.
-
Chapleau, R. and Chu, K.K. (2007) ‘Modeling transit travel patterns from location-stamped smart card data using a disaggregate approach’, presented at the 11th World Conference on Transportation Research, June 24-28, 2007, Berkeley, CA.
Présentations à venir / Upcoming presentations:
-
Chu, K.K. and Chapleau, R. ‘Enriching archived smart card transaction data for transit demand modeling’, paper to be presented at the 87th annual meeting of the Transportation Research Board, January 13-17, 2008, Washington, D.C. (Session 544, Tuesday January 15, 2:30-5:00 PM, International Center, Hilton)
-
Chapleau, R., Trépanier, M. and Chu, K.K. ‘The ultimate survey for transit planning: complete information with smart card data and GIS’, paper to be presented at the 8th International Conference on Survey in Transport, May 25-31, 2008, Lac d'Annecy, France.
Intérêts de recherche / Research interests
Plannification de service en
transport collectif / Public transit service planning
Système d'information géographique en transport (SIG) / Geographic
information system (GIS)
Analyse sur le déplacement des personnes / Travel behaviour analysis
Data mining
Urbanisme / Urban planning
B.A. en
géographie / in
geography (McGill,
2002)
M.U.P. en
urbanisme / in
urban planning (McGill,
2004)
Liens sur le transport/Links on transportation
Groupe
MADITUC
Enquêtes
origine-destination de Montréal
AMT - Agence métropolitaine de transport
STM - Société de transport de Montréal
STL - Société
de transport de la Ville de Laval
RTL - Réseau de transport de Longueuil
STO -
Société de transport de l'Outaouais
Transport Canada
Ministère des Transports
AQTR -
Association québécoise du transport et des routes
WCTRS - World Conference on Transportation
Research Society
TRB -
Transporation Research Board
Ka Kee Alfred
Chu
Étudiant au doctorat
Ph.D. candidate
Adresse / Address:
Locale B-330, École Polytechnique de Montréal, Campus de l'Université de Montréal,
2500, chemin de Polytechnique
Couriel / Email:
ka-kee.chu@polymtl.ca
Téléphone / Telephone:
(514)340-4711 Poste / Ext. 4157
L'École Polytechnique de Montréal est affiliée à l'Université
de Montréal / is affiliated to University of Montréal
