Browsing by Author "Tamblay Moënne, Sebastián Jorge"

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    Identifying and visualizing operational bottlenecks and Quick win opportunities for improving bus performance in public transport systems
    (Elsevier Ltd, 2022) Garrido Valenzuela, Francisco Orlando; Cruz, Diego; Dragicevic, Marina; Schmidt Garín, Alejandro; Moya Aguad, Jaime Francisco; Tamblay Moënne, Sebastián Jorge; Herrera Maldonado, Juan Carlos; Muñoz Abogabir, Juan Carlos; CEDEUS (Chile)
    Congestion is one of the main problems prevalent in surface public transport systems. Congestion affects travel time, service regularity, and system costs. The accuracy of identification of speed-related problems depends on the quality and precision of the tools used to analyze the available operational data, that is, data on the impact on users and operational costs. Furthermore, traffic signals contribute significantly to operational delay, and programming traffic signals to prioritize transit can substantially increase the operating speeds. For example, green split redistributions are simple and low-cost adjustments to traffic signals that can significantly improve operating speeds. However, it might be expensive to collect the necessary traffic flow information. This study had a twofold contribution. First, it presents an extension of a tool that uses buses GPS data to identify and rank bottlenecks, in which queue lengths and bus load profiles are now considered for estimating user delay. Second, a methodology to identify which of these bottlenecks can be easily removed (Quick wins) by reallocating the traffic signal's green times among phases. The modified methodology was applied in the city of Santiago de Chile, where the inclusion of both the queue length and bus load profiles is shown to modify the ranking. Additionally, Quick wins opportunities were detected and addressed resulting in an average 85% reduction in bus delays.
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    Modelo de inferencia zonal basado en información observada en paraderos de transporte público
    (2015) Tamblay Moënne, Sebastián Jorge; Galilea Aranda, Patricia Viviana; Muñoz Abogabir, Juan Carlos; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
    La recolección de información origen-destino para una ciudad es una importante pero habitualmente costosa tarea. De esta manera, existe la necesidad de desarrollar metodologías más eficaces y económicas para descubrir los patrones de viaje de los ciudadanos. En esta línea, esta tesis presenta una metodología genérica que permite inferir las zonas de origen y destino para un viaje observado entre dos paraderos de transporte público (i.e., paraderos de buses o estaciones de metro) utilizando información de la red y uso de suelo. El modelo de inferencia zonal propuesto sigue un enfoque desagregado tipo Logit que incluye variables de tamaño. El modelo permite estimar una matriz origen-destino zonal para la ciudad si se cuenta con información pasiva de viajes entre paraderos (recolectada por un sistema de pago con tarjeta inteligente).La metodología es aplicada al período punta mañana de Santiago con el objetivo de alimentar la herramienta computacional de planificación del proyecto D10I1049 para el Fondo de Fomento al Desarrollo Científico y Tecnológico (FONDEF). Para estimar el modelo, fue necesario procesar y unificar distintos datos provenientes de diversas fuentes; incluyendo una encuesta realizada en paraderos, información de uso de suelo y una matriz de viajes entre paraderos de transporte público. Además, se construyó un sistema de 1.171 zonas para la ciudad, incluyendo la definición de sus arcos de acceso con una metodología original para identificarlos y asignarles sus distancias correspondientes. Respecto a los resultados de la aplicación, se logró estimar modelos que capturan los efectos esperados del uso de suelo y de las variables de costo, con parámetros significativos y de signos correctos. Además, se presentan formulaciones alternativas que exploran posibilidades de mejora del modelo. Por último, cabe mencionar las numerosas implicancias de política de esta investigación. La matriz resultante permitirá evaluar, a través de la herramienta computacional, cambios mayores al sistema de transporte que modifiquen los paraderos escogidos por los usuarios, como por ejemplo extensiones de rutas, relocalización de paraderos, nuevos recorridos o nuevas líneas de metro.