This thesis examines transportation planning at the University of Manitoba Fort Garry campus with the view to improving efficiency, equity and reducing economic loss. Through a broad approach of Transportation Demand Management (TDM) a number of avenues are explored including a comprehensive literature review of sustainable transportation planning; the documentation of selected university TDM programs including University of Colorado, University of British-Columbia and the University of Ottawa; a University of Manitoba commuter web survey, and key informant interviews. Cost-benefit analysis, geographical information systems and key informants interviews are used. Twelve key recommendations are outlined in the concluding chapter. The research suggests optimal solutions can be reached if there is strong leadership from the University of Manitoba central administration in Transportation Demand Management (TDM) including a more collaborative approach to transportation and land use planning, as well as working closely with its stakeholders in reforming current practices. A series of incremental changes can give higher priority to walking, cycling, transit, and car pooling ahead of those driving alone resulting in a more equitable and efficient transportation system and leading to a healthier population and a healthier environment for the University of Manitoba community. The author can be contacted by email at tompearce@hotmail.com

This thesis examines transportation planning at the University of Manitoba Fort Garry campus with the view to improving efficiency, equity and reducing economic loss. Through a broad approach of Transportation Demand Management (TDM) a number of avenues are explored including a comprehensive literature review of sustainable transportation planning; the documentation of selected university TDM programs including University of Colorado, University of British-Columbia and the University of Ottawa; a University of Manitoba commuter web survey, and key informant interviews. Cost-benefit analysis, geographical information systems and key informants interviews are used. Twelve key recommendations are outlined in the concluding chapter. The research suggests optimal solutions can be reached if there is strong leadership from the University of Manitoba central administration in Transportation Demand Management (TDM) including a more collaborative approach to transportation and land use planning, as well as working closely with its stakeholders in reforming current practices. A series of incremental changes can give higher priority to walking, cycling, transit, and car pooling ahead of those driving alone resulting in a more equitable and efficient transportation system and leading to a healthier population and a healthier environment for the University of Manitoba community. The author can be contacted by email at tompearce@hotmail.com

The inherent uncertainty in travel forecasting models -- arising from errors in input data, parameter estimation, or model formulation -- is receiving increasing attention from the scholarly and practicing community. In this research, we investigate the variance in forecasted traffic volumes resulting from varying the mode and destination choice parameters in an advanced trip-based travel demand model. Using Latin hypercube sampling to construct several hundred combinations of parameters across the plausible parameter space, we introduce substantial changes to mode and destination choice logsums and probabilities. However, the aggregate effects of of these changes on forecasted traffic volumes is small, with a variance of approximately 1 percent on high-volume facilities. Thus, parameter uncertainty does not appear to be a significant factor in forecasting traffic volumes using transportation demand models.

O objetivo desta pesquisa é validar a hipótese de que o minerador de dados pode ser utilizado como uma ferramenta para previsão dos padrões de viagens, inclusive sob mudança comportamental dos indivíduos. Para o desenvolvimento deste trabalho foi adotada uma postura científica indutiva, utilizando como dados as informações contidas nas duas pesquisas origem-destino realizadas em 1987 e 1997 pelo METRÔ-SP na região metropolitana de São Paulo (RMSP). Os dados da primeira pesquisa e as mudanças comportamentais dos indivíduos observadas no período de 1987 a 1997 forneceram as condições para elaboração do cenário futuro a ser usado para projeção da demanda por transporte para 1997. Aplicando a Árvore de Decisão e Classificação, uma das técnicas de mineração de dados disponível no software S-PLUS 6.1, foram obtidas as distribuições das probabilidades das distribuições dos padrões de viagens encadeadas relacionadas a cada grupo homogêneo de viajantes urbanos. Estas probabilidades foram aplicadas aos indivíduos da amostra de 1997, estimando o número de viajantes urbanos por padrão de viagem encadeada em cada uma das 361 zonas de tráfego da RMSP. Os valores estimados pelo modelo foram comparados com os dados observados em 1997 pelo teste estatístico não-paramétrico de Kolmogorov-Smirnov (K-S). Ao final, concluiu-se que a hipótese proposta foi confirmada em 92,2% das zonas de tráfego analisadas / The main aim of this work is to submit to a validation test the hypothesis that data mining technique can be used as a tool for forecasting the trip-chaining patterns including individual behavioral changes. For the project development, an inductive scientific method point of view was adopted, using as a data resource the information contained in two origin-destination surveys carried out by METRÔ-SP in the São Paulo metropolitan area (SPMA) in 1987 and 1997. The first survey data and the individual behavioral changes observed in the period from 1987 to 1997 provided the information to build a future scenario to predict the 1997’s travel demand. Applying the Classification and Regression Tree which is a data mining technique available in S-PLUS 6.1 software package, it were obtained the probabilities distribution of the trip-chaining patterns and set the contextual socioeconomics characteristics of the urban travelers. These probabilities were applied to the 1997 individuals belonging to the sample collected in 1997 to estimate the number of urban travelers by trip-chaining patterns for each of the 361 traffic zones of SMPA. The estimated results from the model were compared with the real values of 1997 data set using the Kolmogorov-Smirnov (K-S) non-parametric statistic test. The main conclusion is that the hypothesis was confirmed in 92.2% of the SPMA traffic zones

O objetivo desta pesquisa é validar a hipótese de que o minerador de dados pode ser utilizado como uma ferramenta para previsão dos padrões de viagens, inclusive sob mudança comportamental dos indivíduos. Para o desenvolvimento deste trabalho foi adotada uma postura científica indutiva, utilizando como dados as informações contidas nas duas pesquisas origem-destino realizadas em 1987 e 1997 pelo METRÔ-SP na região metropolitana de São Paulo (RMSP). Os dados da primeira pesquisa e as mudanças comportamentais dos indivíduos observadas no período de 1987 a 1997 forneceram as condições para elaboração do cenário futuro a ser usado para projeção da demanda por transporte para 1997. Aplicando a Árvore de Decisão e Classificação, uma das técnicas de mineração de dados disponível no software S-PLUS 6.1, foram obtidas as distribuições das probabilidades das distribuições dos padrões de viagens encadeadas relacionadas a cada grupo homogêneo de viajantes urbanos. Estas probabilidades foram aplicadas aos indivíduos da amostra de 1997, estimando o número de viajantes urbanos por padrão de viagem encadeada em cada uma das 361 zonas de tráfego da RMSP. Os valores estimados pelo modelo foram comparados com os dados observados em 1997 pelo teste estatístico não-paramétrico de Kolmogorov-Smirnov (K-S). Ao final, concluiu-se que a hipótese proposta foi confirmada em 92,2% das zonas de tráfego analisadas / The main aim of this work is to submit to a validation test the hypothesis that data mining technique can be used as a tool for forecasting the trip-chaining patterns including individual behavioral changes. For the project development, an inductive scientific method point of view was adopted, using as a data resource the information contained in two origin-destination surveys carried out by METRÔ-SP in the São Paulo metropolitan area (SPMA) in 1987 and 1997. The first survey data and the individual behavioral changes observed in the period from 1987 to 1997 provided the information to build a future scenario to predict the 1997’s travel demand. Applying the Classification and Regression Tree which is a data mining technique available in S-PLUS 6.1 software package, it were obtained the probabilities distribution of the trip-chaining patterns and set the contextual socioeconomics characteristics of the urban travelers. These probabilities were applied to the 1997 individuals belonging to the sample collected in 1997 to estimate the number of urban travelers by trip-chaining patterns for each of the 361 traffic zones of SMPA. The estimated results from the model were compared with the real values of 1997 data set using the Kolmogorov-Smirnov (K-S) non-parametric statistic test. The main conclusion is that the hypothesis was confirmed in 92.2% of the SPMA traffic zones

Esta dissertação analisa a evolução da demanda por transportes associada à extensão de duas linhas Azul e Verde do Metrô de São Paulo, incluindo cinco estações que iniciaram operação em 1998. A análise usou dados de 1997 e 2007 das Pesquisas Origem e Destino, permitindo a comparação de características de viagem e socioeconômicas. Para cada linha, dois grupos de zonas foram identificadas próximo às novas estações: com impacto direto e com impacto indireto do Metrô. A análise comparou estes grupos geográficos entre eles e temporalmente, usando ambas as Pesquisas OD. Além disso, uma análise desagregada de duas variáveis associadas ao comportamento da demanda por viagem posse de auto e número de viagens foi realizada, objetivando identificar o impacto das novas estações. Os resultados indicam que cada extensão de linha se desenvolveu de forma diferente, em termos de distribuição de atividades e características socioeconômicas. Também, a análise desagregada sugere que o efeito de variáveis como renda familiar e distância até a estação mais próxima pode afetar famílias de forma diferente dependendo da proximidade da zona com o Metrô. / This dissertation analyzes the evolution of transportation demand associated with the extension of two lines Blue and Green of the São Paulo Metro, including five stations that started operating in 1998. The analysis used data from the 1997 and 2007 Origin and Destination Surveys (Pesquisas Origem e Destino), allowing the comparison of travel and socioeconomic characteristics. For each line, two groups of zones were identified in the proximity of the new stations: with direct impact and with indirect impact from the Metrô. The analysis compared these geographic groups between them and in time, using both OD surveys. In addition, a disaggregate analysis of two travel behavior related variables auto ownership and number of trips was conducted, aiming to identify the impact of the new stations. The results indicate that each line extension developed differently, in terms of distribution of activities and socioeconomic characteristics. Also, the disaggregate analysis suggests that the effect of variables such as family income and distance to the nearest station may affect families differently depending on the zone proximity to the Metrô.

The road traffic along with other key infrastructure sectors such as telecommunication, power, etc. has an important role in economic and technological growth of one country. Traffic engineers and analysts are responsible for solving a diversity of traffic problems, such as traffic data acquisition and evaluation. In response to the need to improve traffic operation, researchers implement advanced technologies and integration of systems and data, and develop state-of-the-art applications. This thesis introduces three novel web applications with an aim to offer traffic operators, managers, and analysts’ possibility to monitor the congestion, and analyze incidents and signal performance measures. They offer more detailed analysis providing users with insights from different levels and perspectives. The benefit of providing these visualization tools is more efficient estimation of the performance of local networks, thus facilitating the decision making process in case of emergency events. / Includes bibliography. / Thesis (M.S.)--Florida Atlantic University, 2015 / FAU Electronic Theses and Dissertations Collection

A dependência espacial para análise de dados de demanda por transportes, que está entre as principais questões analítico-espaciais consideradas na análise de transportes, constituiu o foco deste trabalho. Ignorar questões de análise espacial pode invalidar os resultados da análise, levar a previsões inadequadas e, conseqüentemente, a um planejamento ineficiente. Em virtude disso, admitiu-se que a introdução de indicadores de dependência espacial na modelagem de demanda por transportes deveria produzir resultados mais precisos e, desta forma, mais confiáveis dos que os obtidos com modelos tradicionais. Neste sentido, o principal objetivo deste trabalho foi comparar a projeção de demanda por transportes, especificamente na fase de previsão de viagens produzidas de base domiciliar, realizada através de modelos convencionais e de modelos alternativos, que introduzem indicadores para medir a dependência espacial. O trabalho é todo desenvolvido em ambiente SIG (Sistemas de Informações Geográficas), através de ferramentas de análise e estatística espacial, assim como ferramentas de planejamento de transportes de um SIG-T (SIG para Transportes). As ferramentas de análises espaciais serviram tanto para produzir os indicadores de dependência espacial (variáveis espaciais) como para avaliar os resultados dos modelos. Aplica-se o método, que avalia a introdução de indicadores globais e locais de dependência espacial nos modelos alternativos, através de um estudo de caso na cidade de Porto Alegre - RS, que tem por base dados de pesquisa de origem e destino (O-D) obtidos através de entrevista domiciliar (EDOM) em dois períodos distintos (1974 e 1986). Estas informações correspondem aos dados necessários do ano base, que foram utilizados na calibração dos modelos, e do ano meta, que constituíram as informações necessárias para análise dos resultados de estimativas futuras. Conclui-se que a introdução de variáveis espaciais é importante, uma vez que os melhores resultados foram obtidos com modelos alternativos, tanto na etapa de calibração e diagnóstico dos modelos como na etapa de validação (estimativas futuras). No entanto, a dinâmica apresentada pelo desenvolvimento urbano, como é o caso de Porto Alegre, acarreta alterações nas relações entre as diferentes variáveis com o fenômeno estudado, modificando, inclusive, os padrões espaciais. Esta conclusão é dada pelo fato que, o modelo mais ajustado para os dados do ano base não foi o que apresentou os melhores resultados para estimativas futuras. Isto conduz à hipótese, a ser explorada em trabalhos futuros, de que a análise desta dinâmica e o estudo de formas de considerá-la nos modelos de demanda por transportes pode produzir resultados ainda melhores / The degree of spatial data dependence, which is among the issues of spatial analysis that should be considered in transportation planning, is the focus of this study. Ignoring this particularity of data can: produce wrong estimates; jeopardize the results of analyses; and, as a consequence, lead to unsuccessful planning. Therefore, the basic assumption of this work was that the inclusion of spatial dependence indicators can produce more accurate and reliable estimates than those obtained with traditional model structures. In order to test this hypothesis, the main objective of this study was to compare demand predictions produced by traditional models with those produced by alternative models that include indicators of spatial dependence. The study was limited to home-based production trip models, which are part of the trip generation phase of the traditional four-step modeling approach. All work was conducted in a GIS (Geographic Information System) environment, making use of spatial statistics and analysis tools, as well as transportation planning tools available in a GIS-T (i.e., a dedicated GIS for Transportation). Spatial analyses tools were used to generate the spatial dependence indicators and to evaluate the results of the application. A case study was carried out in the city of Porto Alegre, which is the capital of the brazilian state of Rio Grande do Sul, for evaluating the impacts of the addition of global and local indicators of spatial dependence in the models. Two O-D surveys carried out in the years 1974 and 1986 provided the data needed for calibration and validation. The first one was taken as the base year and the second one as the goal year. The results of the application showed that the performance of the models can be improved in both calibration and validation phases with the insertion of spatial variables. However, the urban growth observed in a very dynamic context, such as in the city studied, may dramatically change the relationships between variables, including their spatial patterns. That aspect was responsible for the fact that the model with the best performance in the calibration phase was not the one producing the most accurate forecasts. It raised the hypothesis, to be explored in future research, that the analysis of those dynamic processes and their consideration into transportation demand models are also needed to improve even further the performance of the models

A dependência espacial para análise de dados de demanda por transportes, que está entre as principais questões analítico-espaciais consideradas na análise de transportes, constituiu o foco deste trabalho. Ignorar questões de análise espacial pode invalidar os resultados da análise, levar a previsões inadequadas e, conseqüentemente, a um planejamento ineficiente. Em virtude disso, admitiu-se que a introdução de indicadores de dependência espacial na modelagem de demanda por transportes deveria produzir resultados mais precisos e, desta forma, mais confiáveis dos que os obtidos com modelos tradicionais. Neste sentido, o principal objetivo deste trabalho foi comparar a projeção de demanda por transportes, especificamente na fase de previsão de viagens produzidas de base domiciliar, realizada através de modelos convencionais e de modelos alternativos, que introduzem indicadores para medir a dependência espacial. O trabalho é todo desenvolvido em ambiente SIG (Sistemas de Informações Geográficas), através de ferramentas de análise e estatística espacial, assim como ferramentas de planejamento de transportes de um SIG-T (SIG para Transportes). As ferramentas de análises espaciais serviram tanto para produzir os indicadores de dependência espacial (variáveis espaciais) como para avaliar os resultados dos modelos. Aplica-se o método, que avalia a introdução de indicadores globais e locais de dependência espacial nos modelos alternativos, através de um estudo de caso na cidade de Porto Alegre - RS, que tem por base dados de pesquisa de origem e destino (O-D) obtidos através de entrevista domiciliar (EDOM) em dois períodos distintos (1974 e 1986). Estas informações correspondem aos dados necessários do ano base, que foram utilizados na calibração dos modelos, e do ano meta, que constituíram as informações necessárias para análise dos resultados de estimativas futuras. Conclui-se que a introdução de variáveis espaciais é importante, uma vez que os melhores resultados foram obtidos com modelos alternativos, tanto na etapa de calibração e diagnóstico dos modelos como na etapa de validação (estimativas futuras). No entanto, a dinâmica apresentada pelo desenvolvimento urbano, como é o caso de Porto Alegre, acarreta alterações nas relações entre as diferentes variáveis com o fenômeno estudado, modificando, inclusive, os padrões espaciais. Esta conclusão é dada pelo fato que, o modelo mais ajustado para os dados do ano base não foi o que apresentou os melhores resultados para estimativas futuras. Isto conduz à hipótese, a ser explorada em trabalhos futuros, de que a análise desta dinâmica e o estudo de formas de considerá-la nos modelos de demanda por transportes pode produzir resultados ainda melhores / The degree of spatial data dependence, which is among the issues of spatial analysis that should be considered in transportation planning, is the focus of this study. Ignoring this particularity of data can: produce wrong estimates; jeopardize the results of analyses; and, as a consequence, lead to unsuccessful planning. Therefore, the basic assumption of this work was that the inclusion of spatial dependence indicators can produce more accurate and reliable estimates than those obtained with traditional model structures. In order to test this hypothesis, the main objective of this study was to compare demand predictions produced by traditional models with those produced by alternative models that include indicators of spatial dependence. The study was limited to home-based production trip models, which are part of the trip generation phase of the traditional four-step modeling approach. All work was conducted in a GIS (Geographic Information System) environment, making use of spatial statistics and analysis tools, as well as transportation planning tools available in a GIS-T (i.e., a dedicated GIS for Transportation). Spatial analyses tools were used to generate the spatial dependence indicators and to evaluate the results of the application. A case study was carried out in the city of Porto Alegre, which is the capital of the brazilian state of Rio Grande do Sul, for evaluating the impacts of the addition of global and local indicators of spatial dependence in the models. Two O-D surveys carried out in the years 1974 and 1986 provided the data needed for calibration and validation. The first one was taken as the base year and the second one as the goal year. The results of the application showed that the performance of the models can be improved in both calibration and validation phases with the insertion of spatial variables. However, the urban growth observed in a very dynamic context, such as in the city studied, may dramatically change the relationships between variables, including their spatial patterns. That aspect was responsible for the fact that the model with the best performance in the calibration phase was not the one producing the most accurate forecasts. It raised the hypothesis, to be explored in future research, that the analysis of those dynamic processes and their consideration into transportation demand models are also needed to improve even further the performance of the models

O objetivo desta pesquisa é validar a hipótese de que a acessibilidade à oportunidades influencia o comportamento dos padrões de viagens desempenhados pelos indivíduos. Para realizar a verificação desta hipótese foi formulado um procedimento (um teste de hipótese) baseado em um estudo de caso realizado na cidade de Uberlândia, utilizando informações sobre: (i) as características dos deslocamentos dos indivíduos, suas características demográficas e de participação em atividades; (ii) informações sobre o sistema de transportes, e; (iii) informações sobre a distribuição espacial das atividades. Para atingir a finalidade proposta na tese, foram elaborados procedimentos que constituem no processo de verificação da hipótese nula, constituído pelas seguintes etapas: (i) tratamento dos dados; (ii) construção das variáveis (iii) proposta para avaliação da acessibilidade no contexto da formação dos padrões de viagens; (iv) escolha de técnicas de modelagem do comportamento individual referente às decisões sobre padrões de viagens; (v) seleção das técnicas estatísticas para avaliação da significância das variáveis e desempenho dos modelos; (vi) modelagem para simulação do comportamento individual em três níveis de decisão da programação diária de atividades, modo de viagem, destino da atividade primária e padrão de viagens, e; (vii) análise dos resultados obtidos e conclusão sobre a hipótese. Após a realização do experimento realizado com as informações da cidade de Uberlândia, concluiu-se que pela verificação realizada não há elementos para rejeitar a hipótese nula, ou seja, a acessibilidade a oportunidades influencia o comportamento dos padrões de viagens encadeadas desempenhados pelos indivíduos. / The main aim of this work is to submit to a validation test the hypothesis that the accessibility to opportunities influences individuals\' trip chaining behavior. To perform the hypothesis test a procedure was developed on a study case in the city of Uberlandia, using data about: (i) characteristics of the individuals\' trips, their demographic features and activity participation; (ii) transportation system information, and; (iii) information about the spatial distribution of activities. To achieve the purpose of the thesis, it was developed procedures which consist in the hypothesis test, made by the following stages: (i) data processing; (ii) setting of the variables; (iii) a proposal to evaluate the accessibility on the context of trip chaining patterns; (iv) choosing modeling techniques to represent individual behavior regarding to its decisions on trip chaining patterns; (v) selection of statistical techniques for measures of model and variable performance; (vi) modeling individual behavior on three decision levels of the daily activity schedule, mode choice, destination choice and trip chaining patterns, and; (vii) discussion of the results and conclusion about the hypothesis. The main conclusion is that the hypothesis cannot be rejected, i.e., accessibility to opportunities influences individuals\' trip chaining behavior.