Resumen

La creciente disponibilidad de datos de tarjetas inteligentes de transporte público ha permitido que varios estudios se centren en la identificación de pasajeros con características espaciales y/o temporales de viaje similares. Sin embargo, este trabajo va un paso más allá al investigar la relación entre las características espaciales y temporales de los pasajeros. Por primera vez, este trabajo investiga la correlación de la similitud espacial con la similitud temporal entre pasajeros de transporte público mediante el desarrollo de medidas de similitud espacial y similitud temporal para la red de transporte público con una novedosa perspectiva basada en los pasajeros. La perspectiva considera a los pasajeros como agentes que pueden realizar múltiples viajes en la red. La medida de similitud espacial tiene en cuenta tanto la dirección como la distancia entre los viajes de los pasajeros. La medida de similitud temporal considera tanto el tiempo de embarque como el de desembarque en un espacio lineal continuo. La correlación de similitud espacial-temporal entre pasajeros se analiza mediante histogramas, coeficientes de correlación de Pearson y binning hexagonal. También se examinan las relaciones entre los valores de similitud espacial y temporal con el tiempo y la duración del viaje. La metodología propuesta se aplica a datos de tarjetas inteligentes de cuatro días que incluyen 80.000 pasajeros en Brisbane (Australia). Los resultados muestran una correlación no lineal de similitud espacio-temporal entre los pasajeros.

• Materias:Transporte urbano Señales de control de tráfico Accidentes de transito Planificación de ruta Capacidad de tráfico
• Subjects:Urban transport Traffic control signs Traffic accidents Path planning Traffic capacity
• Palabras claves:pasajeros, datos de tarjetas inteligentes, correlación de similitud temporal, similitud espacial, coeficientes de correlación de Pearson, espacio lineal continuo, red de transporte público, pasajeros de transporte público, medida de similitud espacial, medida de similitud temporal
• Keywords:passengers, smart card data, temporal similarity correlation, spatial similarity, pearson correlation coefficients, continuous linear space, public transit network, public transit passengers, spatial similarity measure, temporal similarity measure