Amortiguadores del tiempo de tránsito del transporte público.

Me gustaría poder crear zonas de influencia / zonas / anillos de tránsito utilizando el sistema de transporte público de Denver. Para ver un ejemplo de lo que estoy hablando, visite triptropnyc.com : no necesito que se vea tan bien, y solo tengo un punto de interés de origen.

Hasta ahora, pensé en distribuir puntos aleatorios alrededor del área de interés y luego pasar esos puntos a la API de Google Maps poco a poco. Una vez que tuve los tiempos de viaje, pude interpolar entre los puntos para obtener los amortiguadores, retrocediendo desde más puntos si es necesario para suavizar las estimaciones.

¿Sería un enfoque válido? ¿Hay otras formas de estimar los tiempos de tránsito que debería considerar? ¿Quizás otras fuentes de datos que serían más útiles o más fáciles de obtener?

Déjame saber lo que piensas.

También estoy de acuerdo en que este es un problema interesante. Sin embargo, en lugar de amortiguar las líneas de tránsito, comenzaría con paradas, que son parte de la Especificación de feed de tránsito de Google . El feed de RTD está aquí . Quizás use GraphServer para construir árboles.

Intenté algo similar una vez ( usando NetworkCostCalculator de FME ).

La parte interesante está en la visualización. Escribimos los datos en PDF 3D, con el tiempo como eje Z y una imagen de fondo a ciertos intervalos de tiempo.

Acaba de activar la imagen de 10 minutos, o 15 minutos, etc., para mostrar qué tan lejos podría llegar en un momento determinado.

Y si convierte la red en una superficie de costo se ve así:

necesitará el TCQM para hacer los cálculos de tránsito (es un libro gratuito).

De todos modos, la forma en que lo hacemos en la industria es que construimos una capa de contorno basada en los tiempos de caminata desde las paradas de tránsito. Cada parada de tránsito puede tomar hasta .25 millas / 400m en términos de distancia a pie, que generalmente es el número predeterminado. Las personas caminan entre 4 y 6 km por hora, por lo que puede suponer 4 o 5 como promedio. Entonces, si tienes la distancia y la velocidad, puedes aprovechar el tiempo.

Sé que llego tarde en el juego, pero te sugiero que revises las herramientas de Crimestat para distancias de red si ya tienes los puntos sugeridos por Kirk (suponiendo que también tengas el archivo de red de la calle).

¿Acaba de hacer un muestreo simple para estimar la velocidad de tránsito para lograr esto ya que no existe una estimación en línea (o ha utilizado alguna otra fuente para estimar la velocidad)? Para este proyecto, no creo que sea irrazonable suponer una velocidad constante.

Este es un problema muy interesante desde el punto de vista de la transitabilidad en una ciudad.

Mi primer pensamiento es tratar el mapa de tránsito como un gráfico y simplemente hacer un recorrido hacia cada estación desde el nodo raíz (su ubicación de origen). Luego, para cada nodo caminado, cree una serie de círculos en expansión con distancias de caminata estimadas (no demasiados círculos en expansión, podría quedarse sin capacidad de procesamiento). Después de generar todos los círculos para el mapa, deberá calcular qué círculos se superponen y simplificar la geometría resultante. Luego, podría tratar cada borde como un vértice y cada vértice como un borde para que una red de flujo calcule las rutas óptimas para caminar (usando Ford Fulkerson o lo que sea).

Ese es un algoritmo que probablemente funcionaría, pero realmente dudo que sea óptimo. Creo que acabas de abofetearme. ;PAGS