[논문]S-BRT 운행행태를 고려한 저상버스의 정차시간 예측모형

신소명; 이수범; 김영찬; 박신형; 유연승; 최정훈

doi:10.14346/jkosos.2021.36.1.72

S-BRT 운행행태를 고려한 저상버스의 정차시간 예측모형
A Estimation of Dwell Time of Low-floor Buses considering S-BRT Operation Behavior 원문보기

한국안전학회지 = Journal of the Korean Society of Safety, v.36 no.1, 2021년, pp.72 - 79

신소명 (서울시립대학교 교통공학과) , 이수범 (서울시립대학교 교통공학과) , 김영찬 (서울시립대학교 교통공학과) , 박신형 (서울시립대학교 교통공학과) , 유연승 (서울시립대학교 교통공학과) , 최정훈 (서울시립대학교 교통공학과)

Abstract ▼ AI-Helper

This basic study introduces the concept of S-BRT and develops dwell time estimation models that consider road geometry and S-BRT characteristics for a signal operation strategy to meet the S-BRT's operational goal of high speed and punctuality. Field surveys of low-floor buses similar in shape to S-BRTs and data collection of passengers, station elements, vehicle elements, and other factors that can affect stop times were used in a regression analysis to establish statistically significant dwell time estimation models. These dwell time estimation models are developed by categorizing according to the locations of the signal or sidewalk that have the most impact on the dwell time. In this way, the number of people boarding and alighting the bus at the crowded door and the number of people boarding and alighting the bus at the front door considering the internal congestion was analyzed to affect the dwell time. The estimation dwell time models in this study can be used in the establishment of strategies that provide priority signals to S-BRTs.

주제어

표/그림 (10)

그림 Fig. 1. Configuring the occupancy time of the bus at the station.
그림 Fig. 2. Study of process.
표 Table 1. Results of review of factors influencing dwell time
그림 Fig. 3. Factors affecting dwell time.
그림 Fig. 4. Investigator position.
표 Table 2. Type of dwell time prediction model
표 Table 3. Data description
표 Table 4. Correlations analysis results
표 Table 5. Regression statistical analysis for the dwell time model(Type 1)
표 Table 6. Regression statistical analysis for the dwell time model(Type 2)

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