Detailergebnis zu DOK-Nr. 78626
Modellierung der Rundung von Abfahrtszeiten in Fahrterhebungen: Vergleich des Einflusses von Fahrtzwecken und Modi (Orig. engl.: Modeling the rounding of departure times in travel surveys: comparing the effect of trip purposes and travel modes)
| Autoren |
Y. Sato T. Maruyama |
|---|---|
| Sachgebiete |
6.1 Verkehrserhebungen, Verkehrsmessungen 6.2 Verkehrsberechnungen, Verkehrsmodelle |
Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board Vol. 2674, H. 10, 2020, S. 628-637, 4 B, 9 T, 27 Q. - Online-Ressource: verfügbar unter: http://journals.sagepub.com/home/trr
Bei papiergestützten Fahrterhebungen werden bei den gemeldeten Abfahrts- und Ankunftszeiten häufig Rundungsfehler beobachtet, und die meisten der gemeldeten Zeiten sind Vielfache von 5, 15, 30 oder 60 Minuten. Die Rundung wird jedoch selten systematisch analysiert. Ziel der Studie war es, die Rundung der gemeldeten Abfahrtszeiten in papiergestützten Fahrterhebungen zu analysieren, indem das von Rietveld im Jahr 2002 vorgeschlagene Rundungsmodell erweitert wurde. Die Modellparameter wurden mithilfe der Maximum-Likelihood-Methode mit Nebenbedingungen geschätzt. Es wurden die Daten einer Haushaltsbefragung zum Fahrtverhalten in Kumamoto, Japan, aus dem Jahr 2012 verwendet. Es wurde festgestellt, dass die Daten in Japan häufig auf 10 Minuten gerundet wurden, während in den Niederlanden und den Vereinigten Staaten häufig auf 15 Minuten gerundet wurde. Die Ergebnisse der Modellschätzung zeigten, dass Rundungen auf 5 und 10 Minuten am häufigsten vorkamen. Die Antwortfehlerverteilung bei einer gemeldeten Abfahrtszeit von 30 Minuten wurde mithilfe des Bayes'schen Theorems aufgezeigt, und es zeigte sich, dass die Wahrscheinlichkeiten, bei denen die tatsächlichen Abfahrtszeiten genau 30 Minuten, 25-35 Minuten und 20-40 Minuten betrugen, 7,9, 63,5 beziehungsweise 84,3 % waren. Bei Geschäftsreisen wurden große Rundungsfehler festgestellt, während die meisten Fahrten mit öffentlichen Verkehrsmitteln kleinere Rundungsfehler aufwiesen. Diese Ergebnisse können in Zukunft zur Verfeinerung verschiedener Modelle des Fahrtverhaltens verwendet werden.