Determining the Number of Traffic Micro-Simulation Runs Required to Estimate Travel Time Reliability

سال انتشار: 1394
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 678

فایل این مقاله در 12 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

TTC14_358

تاریخ نمایه سازی: 30 دی 1394

چکیده مقاله:

There is increasing interest in quantifying travel time reliability (TTR) for thepurposes of evaluating the benefits of different road transportation improvementalternatives. Generally two approaches for quantifying TTR have been describedin the literature, namely: (1) empirically based statistical models and (2)simulation models. The use of simulation model modes to estimate TTR requiresrepetitively sampling from a set of input parameter distributions to capture therange of variation in supply and demand expected in the real-world. The primaryadvantage of the simulation models is the ability to make TTR estimates for avariety of improvement alternatives, including new technologies or operationalpolicies for which field data are not available. However, one of the challenges inusing simulation models is determining how many samples must be taken fromthe input distributions and thereby the simulation runs that must be conducted. Atypical approach is to use stopping or convergence criteria. In this paper weshow that this approach can be susceptible to problems of local convergence andwe show that the use of Latin hypercube sampling (LHS) rather than randomsampling can mitigate this problem and reduce the number of simulation runsrequired.

نویسندگان

Reza Golshan Khayas

PHD Candidate, Civil & Environmental Engineering Department, University of Waterloo, 200 University Ave. West, Waterloo, ON N2L 3G1, Canada

Bruce R Hellinga

Professor, Civil & Environmental Engineering Department, University of Waterloo, 200 University Ave. West, Waterloo, ON N2L 3G1, Canada

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • Tavassoli Hojati, A., Ferreira, L. & Charles, P. (2009). Assessing ...
  • Taylor, M. A. (2013). Travel through time: The story of ...
  • Van Lint, J., van Zuylen, H. J., & Tu, H. ...
  • نمایش کامل مراجع