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Sistemi avanzati di trasporto collettivo: La previsione di breve periodo dei carichi a bordo

Per sistemi ITS (Intelligent Transport Systems) si intendono i sistemi basati sulle ultime tecnologie informatiche e telematiche applicate ai trasporti. Esempi di questi sistemi sono gli Advanced Traveller Information Systems (ATIS), con i quali si informano, in tempo reale, gli utenti di un sistema di trasporto sullo stato di funzionamento della rete, o gli Advanced Traffic Management Systems (ATMS) con i quali il gestore di un servizio di trasporto può monitorare in tempo reale una rete. I sistemi ITS applicati al trasporto collettivo permettono di determinare in tempo reale la posizione delle corse ed, in alcuni casi, anche il numero di passeggeri saliti e discesi dalla corsa ad ogni sua fermata. In questo articolo viene presentato un sistema di modelli che, utilizzando le informazioni sullo stato di un sistema di trasporto collettivo fornite in tempo reale da un sistema ITS, permette di prevedere l’evoluzione nel tempo del carico di utenti e dell’istante di arrivo delle corse alle relative fermate. Queste informazioni possono essere utili sia all’utente del sistema di trasporto che al gestore dello stesso. L’utente potrà scegliere la corsa migliore da utilizzare per il suo spostamento tra le corse a sua disposizione, valutando per ognuna di esse il trade-off tra tempo di attesa e l’affollamento. Il gestore del servizio utilizzerà queste informazioni per valutare l’evoluzione nel tempo dello stato del sistema e, nel caso di previsione di fenomeni di irregolarità o congestione, potrà valutare le diverse strategie di intervento e scegliere la migliore.

Le componenti principali di tale sistema di modelli sono:
• una rappresentazione dinamica dell’offerta di trasporto ottenuta attraverso l’utilizzo di un grafo diacronico; tale rappresentazione viene aggiornata continuamente attraverso le informazioni provenienti dal sistema di telerilevamento della posizione dei veicoli al fine di riprodurre ad ogni istante la reale configurazione del sistema di trasporto e prevederne l’evoluzione nel tempo;
• un modello di scelta del percorso di tipo sequenziale basato sulla teoria dell’utilità casuale che permette di valutare le scelte degli utenti e come queste vengono influenzate dai diversi tipi di informazione che si può fornire alla fermata o attraverso dispositivi quali Cellulari o PDA;
• un modello di assegnazione within-day dinamico che permette di valutare, in ogni istante di tempo ed in accordo con l’offerta reale dei servizi in tale istante, il carico a bordo di ogni singola corsa.
I risultati di una applicazione ad un sistema reale sono riportati e discussi nell’articolo.

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“Sistemi avanzati di Trasporto Collettivo: La previsione di breve periodo dei carichi a bordo” Dottorato di Ricerca in INGEGNERIA DEI TRASPORTI – XVII Ciclo 6 CAPITOLO 1. CENNI SULL’UTILIZZO DELL’APPROCCIO AD ORARIO 1.1 DA UN’OTTICA DI LINEA AD UN OTTICA DI CORSA Le reti di trasporto pubblico sono, tradizionalmente, modellizzate facendo uso dell’approccio “a frequenza” (frequency–based), che considera il servizio in termini di linee. In questo caso gli orari programmati delle corse non sono considerati in modo esplicito, ma vengono tenuti in conto tramite la frequenza del servizio (l’inverso dell’intertempo di linea), da cui deriva il nome dell’approccio. La maggior parte dei modelli a frequenza utilizzati si riferiscono al concetto di ipercammino o delle strategie ottimali (Nguyen e Pallottino, 1988; Spiess e Florian, 1989). Una delle ipotesi principali alla base del modello agli ipercammini è che gli utenti scelgono una linea del sistema di trasporto in maniera adattativa, nel senso che questi salgono a bordo della prima corsa in arrivo che appartiene al loro insieme di scelta delle linee, definito come l’insieme delle linee che minimizzano il valore atteso del tempo totale di viaggio. Le ipotesi che permettono di giungere a tali risultati sono: • l’arrivo dei veicoli alle fermate è distribuito in maniera casuale; • l’arrivo degli utenti alle fermate avviene con tasso costante. Negli ultimi anni sono stati presentati modelli di equilibrio deterministici e stocastici in modo da tenere in considerazione la congestione e gli errori di percezione degli attributi. Le ipotesi sopra descritte sono del tutto accettabili se si considera un sistema di trasporto ad alta frequenza con una puntualità del servizio molto bassa e bassa

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Informazioni tesi

  Autore: Luca Rosati
  Tipo: Tesi di Dottorato
Dottorato in XVIII Ciclo ICAR 05
Anno: 2006
Docente/Relatore: Nuzzolo Agostino
Correlatore: CrisalliUmbertoRussoFrancesco
Istituito da: Università degli Studi di Reggio Calabria
Dipartimento: Dip. Ingegneria dei trasporti
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 159

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Parole chiave

carichi a bordo
dinamico
its
kalman
locale
previsione dei carichi
rete diacronica
short term
sistemi avanzati di trasporto collettivo
trasporti
urbano
utenza

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