کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
8947486 | 1645580 | 2018 | 15 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Inferring left behind passengers in congested metro systems from automated data
ترجمه فارسی عنوان
پیشگیری از مسافران در سیستم های مترو پر از داده های خودکار
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نرم افزارهای علوم کامپیوتر
چکیده انگلیسی
With subway systems around the world experiencing increasing demand, measures such as passengers left behind are becoming increasingly important. This paper proposes a methodology for inferring the probability distribution of the number of times a passenger is left behind at stations in congested metro systems using automated data. Maximum likelihood estimation (MLE) and Bayesian inference methods are used to estimate the left behind probability mass function (LBPMF) for a given station and time period. The model is applied using actual and synthetic data. The results show that the model is able to estimate the probability of being left behind fairly accurately.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Transportation Research Part C: Emerging Technologies - Volume 94, September 2018, Pages 323-337
Journal: Transportation Research Part C: Emerging Technologies - Volume 94, September 2018, Pages 323-337
نویسندگان
Yiwen Zhu, Haris N. Koutsopoulos, Nigel H.M. Wilson,