Please use this identifier to cite or link to this item:
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorปรีดา พิชยาพันธ์-
dc.contributor.authorวณัฐตรา สว่างใจen_US
dc.description.abstractThe objective of this research was to analyze the current service frequency, to determine the preliminary service frequency. and to scheduling services in the Chiang Mai University public transport system (CMUT) where contains five routes within the Suan Sak side and have a total of 43 stations. The number of passengers in this research obtained from the tracking and passenger counting system on the CMUT electric shuttle. This research was divided into 3 steps: In the process of analyzing the number of passengers and related information of the CMUT electric shuttle service. From Monday to Friday, the time periods with the highest passenger number are class change, lunch breaks, and after school periods, and lowest passenger number are late-night periods.From Saturday to Sunday, the peak hour is in the evening, and the least passenger time is in the morning and late night. The route with highest passengers is Line 2. Meanwhile, the route with the least number of passengers is Line Express. The station where presents least number of passengers is the passenger pavilion where located before the male dormitory 6. The station where presents highest service is CMUT intersection stations 1-4 located opposite to the female dormitory 3. The density of the load profile is from 0.14 to 0.65. Therefore, all four methods are defined to calculate the initial service frequency. And, from most of the daily passenger-period graphs, presented trendlines which have a slope greater than -1.00. In the forecasting process, there are three patterns of the data, first pattern is Daily data, second pattern is Weekdays and Weekend, and third pattern is according to the class schedule. Data in each pattern has a similar number of passengers, but there may be a period that the value is slightly different from most of the data. The calculation procedure has processed by 13 methods and 3 forecast error measurements: MSE, MAE, and MAPE. From the analysis, it was found that Appropriate methods andpatternfor each time are different. But to simplify its implementation, the classical multiplicative decomposition method by calculating the trendline with the least squares method first (CL) is used during peak periods and trend-adjust exponential smoothing (HES) method (weekdays) and linear regression analysis (LR) method (Weekend) is usedin off-peak periodand use third pattern,arranging the service days according to the study schedule. This pattern is frequency used method in this study In the process of determining the preliminary service frequencies in all 7 cases, it was found that the most of the current service frequencies were greater than the number of passengers, leading to empty seats in vehicles. But in some periods, the current service frequencies were less than the number of passengers, resulting in insufficient vehicles and in some periods the current service frequency is suitable for the number of passengers by considering the percentage of the difference between service frequency obtained and the current service frequency and the percentage of service frequency achieved are equal to the current service frequency in case 1, the policy frequency equals to the current service frequency. The case that is suitable for use in service scheduling is case 5, the policy frequency is 3 cars/hour, which is determined from the difference of the percentage difference of service frequencies obtained with current service frequencies, and policy frequencies, and a simple weighted integration (SAW) approach is used to aid decision-making. In each process of timetabling each route, the frequency determination method will be selected based on the number of departures and minimum vehicle fleet size anduse the even-headway method. The timetable recommended in this research chose method 2 during off-peak hours. Because it has the highest number of departures but can accommodate the number of passengers appropriately, and the minimum vehicle fleet size of method 2 is equal to method 1 and 4. Method 4 is used for peak hours. Because it is the frequency method that can determine the frequency during the hourly max load and has the number of departures more than method 3. The recommended service frequency during the peak period was 4.3 - 16.5 cars/hour (h= 3.5 – 15 minutes) for Monday-Friday and 3.4 – 6.5 cars/hour (h = 10 – 18.5 minutes) for Saturday-Sunday. and during off-peak period was 3.1 - 8 cars/hour (h = 9 - 19.5 minutes) for Monday -Friday and 3 - 3.6 cars/hour (h=17 - 20 minutes) for Saturday –Sundayen_US
dc.publisherเชียงใหม่ : บัณฑิตวิทยาลัย มหาวิทยาลัยเชียงใหม่en_US
dc.title.alternativeAnalysis of transit frequency and scheduling in Chiang Mai universityen_US
thailis.controlvocab.thashการขนส่ง -- เชียงใหม่-
thesis.description.thaiAbstractการศึกษานี้มีจุดประสงค์เพื่อวิเคราะห์ความถี่การให้บริการในปัจจุบัน, กำหนดความถี่การให้บริการเบื้องตัน และการจัดตารางเวลาการให้บริการในระบบขนส่งสาธารณะมหาวิทยาลัยเชียงใหม่ใน (ขส.มช) ฝั่งสวนสัก ซึ่งมีเส้นทางการให้บริการรถไฟฟ้า ขส.มช. ทั้งหมด 5 เส้นทางและมีจำนวนสถานีให้บริการ 43 สถานี ข้อมูลจำนวนผู้ใช้บริการในการศึกษานี้ได้มาจากระบบติดตามและนับจำนวนคนบนรถไฟฟ้ ขส.มช. และการศึกษานี้แบ่งออกเปีน 3 ขั้นตอนดังนี้ ในขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนผู้ใช้บริการ ขส.มช. และข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับการให้บริการรถไฟฟ้า ขส.มช. พบว่า ในวันจันทร์-วันศุกร์ช่วงเวลาที่มีผู้ใช้บริการมากที่สุดอยู่ในช่วงเวลาที่มีการเปลี่ยนคาบเรียน, ช่วงพักเที่ยง และช่วงหลังเลิกเรียนและน้อยที่สุดอยู่ในช่วงตึก และในวันเสาร์-วันอาทิตย์ช่วงเวลาที่มีผู้ใช้บริการ มากที่สุดอยู่ในช่วงเย็นและน้อยที่สุดในช่วงเช้าและช่วงดึก เส้นทางที่มีผู้ใช้บริการมากที่สุดคือ สายที่ 2 และน้อยที่สุดคือ สาย Express สถานีให้บริการที่มีผู้ใช้บริการน้อยที่สุดคือ ศาลาที่พักผู้โดยสารก่อนหอพักนักศึกษาชาย และมากที่สุดคือ สถานีจุดเชื่อมต่อรถไฟฟ้สายที่ 1-4 ตรงข้ามหอพักนักศึกษาหญิง 3 ค่าความหนาแน่นของโครงร่างผู้ใช้บริการมีค่าตั้งแต่ 0.14 ถึง 0.65 ทำให้ใช้วิธีการคำนวณความถี่การให้บริการเบื้องต้นทั้งหมด 4 วิธีการ และเส้นแนวโน้มของกราฟจำนวนผู้ใช้บริการต่อวันส่วนใหญ่มีค่าความชันมากกว่า -1.00 ในขั้นตอนการพยากรณ์ข้อมูลได้แบ่งข้อมูลออกเป็น 3 รูปแบบได้แก่ รูปแบบที่ 1 ข้อมูลทุกวัน, รูปแบบที่ 2 ข้อมูลตามวันธรรมดาและวันหยุด และรูปแบบที่ 3 ข้อมูลตามตารางเรียนในแต่ละรูปแบบมีจำนวนผู้ใช้บริการใกล้เคียงกันแต่ในบางช่วงเวลามีค่าแตกต่างจากข้อมูลส่วนใหญ่เล็กน้อยและใช้วิธีการพยากรณ์ 13 วิธีการและวิธีการวัดความคลาดเคลื่อนของการพยากรณ์ 3 วิธีการคือ MSE, MAE และ MAPE จากการวิเคราะห์พบว่า วิธีการและรูปแบบที่เหมาะสมในแต่ละช่วงเวลาแตกต่างกันแต่เพื่อให้ง่ายต่อการนำไปใช้งานสามารถใช้วิธีการแยกส่วนประกอบอนุกรมเวลาแบบคลาสสิครูปแบบเชิงคูณโดยการหาสมการแนวโน้มเส้นตรงด้วยวิธีกำลังสองน้อยที่สุดก่อน (CL) ในช่วงเวลาที่มีการใช้บริการมากที่สุด (Peak period) และวิธีการปรับให้เรียบเอ็กซ์เนนเชียลปรับเปลี่ยนตามแนวโน้ม (HES) (วันธรรมดา) และวิธีการวิเคราะห์ความถดถอยเชิงเส้นตรง (LR) (วันหยุด) ของนอกช่วงเวลาที่มีการใช้บริการมากที่สุด (Off peak period) และใช้รูปแบบที่ 3 แบ่งวันให้บริการตามตารางเรียนซึ่งเป็นรูปแบบของข้อมูลและวิธีการที่ถูกนำมาใช้มากที่สุดในการศึกษานี้ ในขั้นตอนการกำหนดความถี่การให้บริการเบื้องต้นทั้ง 7 กรณีพบว่า ความถี่การให้บริการในปัจจุบันส่วนใหญ่มีค่ามากกว่าความต้องการของผู้ใช้บริการจนทำให้เกิดการเดินรถเที่ยวเปล่า แต่ในบางช่วงเวลาความถี่การให้บริการมีค่าน้อยกว่าความต้องการของผู้ใช้บริการจึงทำให้เกิดรถโดยสาร ไม่เพียงพอและในบางช่วงเวลาความถี่การให้บริการเหมาะสมกับจำนวนของผู้ใช้บริการจากค่าร้อยละความแตกต่างของความถี่การให้บริการที่ได้กับความถี่การให้บริการในปัจุบันและค่าร้อยละของความถี่การให้บริการที่ได้มีค่าเท่ากับความถี่การให้บริการในปัจจุบันในกรณี ที่ 1 ความถี่ตามนโยบายเท่ากับความถี่การให้บริการในปัจุบัน และกรณีที่เหมาะสมต่อการนำไปใช้ในการจัดตารางการให้บริการคือกรณีที่ 5 ความถี่ตามนโยบายเท่ากับ 3 กัน/ชั่วโมงซึ่งพิจารณาจากผลต่างค่าร้อยละความแตกต่างของความถี่การให้บริการที่ได้กับความถี่การให้บริการในปัจจุบันและความถี่ตามน โยบายที่กำหนดและใช้วิธีการรวมแบบถ่วงน้ำหนักอย่างง่าย (SAW) มาช่วยในการตัดสินใจในขั้นตอนการจัดตารางเวลาการให้บริการของแต่ละเส้นทางเลือกวิธีการกำหนดความถี่การให้บริการโดยใช้จำนวนการออกเดินทางและขนาดของยานพาหนะน้อยที่สุดเป็นเกณฑ์และใช้วิธีช่วงห่างที่เท่ากับ (Even headway) ในการคำนวณ ตารางเวลาที่แนะนำในการศึกษานี้เลือกใช้วิธีการที่ 2 นอกช่วงเวลาที่มีจำนวนผู้ใช้บริการมากที่สุดเนื่องจากวิธีการที่ 2 มีจำนวนการออกเดินทางมากที่สุดแต่สามารถรองรับความต้องการของผู้ใช้บริการได้อย่างเหมาะสมและขนาดของยานพาหนะน้อยที่สุดของวิธีการที่ 2 มีคำเท่ากับวิธีการที่ 1 และ 4 และใช้วิธีการที่ 4 ในช่วงเวลาที่มีจำนวนผู้ใ ช้บริการมากที่สุดเนื่องจากวิธีการที่ 4 เป็นวิธีกำหนดความถี่การให้บริการในช่วงเวลาที่มีจำนวนผู้ใช้บริการมากที่สุดรายชั่วโมง และวิธีการที่ 4 มีจำนวนการออกเดินทางมากกว่าวิธีการที่ 3 และความถี่การให้บริการที่แนะนำในช่วงเวลาที่มีจำนวนผู้ใช้บริการมากที่สุดเท่ากับ 4.3 – 16.5 คัน/ชั่วโมง (h = 3.5 -15 นาที) สำหรับวันจันทร์-วันศุกร์ และ 3.4 - 6.5 คัน/ชั่วโมง (h = 10 - 18.5 บาที) สำหรับวันเสาร์-วันอาทิตย์ และนอกช่วงเวลาที่มีจำนวนผู้ใช้บริการมากที่สุดเท่ากับ 3.1 - 8 คัน/ชั่วโมง (h = 9 - 19.5 นาที) สำหรับวันจันทร์-วันศุกร์และ 3 – 3.6 คัน/ชั่วโมง (h = 17 - 20 บาที) สำหรับวันเสาร์-วันอาทิตย์en_US
Appears in Collections:ENG: Theses

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
590631094 วณัฐตรา สว่างใจ.pdf27.78 MBAdobe PDFView/Open    Request a copy

Items in CMUIR are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.