Lineal regression models for forecasting of travel time in bus rapid transit.

Modelos de regresión lineal para estimación de tiempos de viaje en sistemas de transporte masivo.

dc.creatorSabogal Cardona, Orlando Antonio
dc.creatorHincapié Zea, Juan David
dc.creatorSanta Chávez, Jhon Jairo
dc.creatorEscobar, Jhon Willmer
dc.date2015-06-02
dc.identifierhttps://revistas.unimilitar.edu.co/index.php/rcin/article/view/434
dc.identifier10.18359/rcin.434
dc.descriptionOne of the most important aspects in the implementation of Priority Systems (TSP) in mass transportation is to know the arrival and travel time of the buses requesting priority. This paper estimates the arrival times of buses using linear regression techniques for a simulation model of the mass transportation system of Pereira, Colombia. In particular, special attention to the validity of the assumptions of linear models in different corridors under different conditions is given. The simulations were performed in the Transmodeler® software and the analysis of the models were done using R programming language. The results show that it is difficult to construct a valid linear regression model. In addition, the violations of the assumptions of normality, independence and homoscedasticity are frequent. The only situation in which it was possible to build valid models was in an area without signalized intersections and stop stations. However, evaluations made to the travel time, response variables, and residual analysis indicate that generalized linear models should be used.
dc.descriptionUno de los aspectos más importantes en una implementación de Sistemas de Prioridad (TSP) para el transporte masivo es conocer el tiempo de llegada y de viaje de los buses solicitando prioridad. El presente artículo estima los tiempos de llegada de los buses usando técnicas de regresión lineal para un modelo de simulación del sistema de transporte masivo de la ciudad de Pereira, Colombia. Se presta especial atención a la validez de los supuestos de los modelos lineales en diferentes corredores bajo distintas condiciones. Las simulaciones se han realizado en el software Transmodeler® y los análisis de los modelos usando el lenguaje de programación R. Los resultados muestran que es difícil construir un modelo de regresión lineal válido y que las violaciones a los supuestos de normalidad, independencia y homocedasticidad son frecuentes. La única situación en la que fue posible construir modelos válidos fue en una zona sin intersecciones señalizadas ni estaciones de parada. Sin embargo, evaluaciones a las variables de respuesta de tiempos de viajes y análisis de residuales indican que se deben usar modelos lineales generalizados.
dc.formatapplication/pdf
dc.formattext/html
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad Militar Nueva Granada
dc.relationhttps://revistas.unimilitar.edu.co/index.php/rcin/article/view/434/234
dc.relationhttps://revistas.unimilitar.edu.co/index.php/rcin/article/view/434/1577
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dc.rightsDerechos de autor 2016 Ciencia e Ingeniería Neogranadina
dc.sourceCiencia e Ingenieria Neogranadina; Vol. 25 No. 1 (2015); 77-89
dc.sourceCiencia e Ingeniería Neogranadina; Vol. 25 Núm. 1 (2015); 77-89
dc.sourceCiencia e Ingeniería Neogranadina; v. 25 n. 1 (2015); 77-89
dc.source1909-7735
dc.source0124-8170
dc.subjectBus Rapid Transit (BRT)
dc.subjectLinear Models
dc.subjectRegression Analysis
dc.subjectsimulation
dc.subjectSystems Priority (TSP).
dc.subjectAnálisis de regresión
dc.subjectBus Rapid Transit (BRT)
dc.subjectmodelos lineales
dc.subjectsimulación
dc.subjectSistemas de Prioridad (TSP).
dc.titleLineal regression models for forecasting of travel time in bus rapid transit.
dc.titleModelos de regresión lineal para estimación de tiempos de viaje en sistemas de transporte masivo.
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion


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