Skip to main content
Login | Suomeksi | På svenska | In English

VR-lähiliikenteen matkustajamäärien estimointi sekä matkan pituuksien mallintaminen automaattisilla matkustajalaskentalaitteilla kerättyjen näytteiden perusteella

Show simple item record

dc.date.accessioned 2013-05-21T11:11:51Z und
dc.date.accessioned 2017-10-24T12:22:23Z
dc.date.available 2013-05-21T11:11:51Z und
dc.date.available 2017-10-24T12:22:23Z
dc.date.issued 2013-05-21T11:11:51Z
dc.identifier.uri http://radr.hulib.helsinki.fi/handle/10138.1/2644 und
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10138.1/2644
dc.title VR-lähiliikenteen matkustajamäärien estimointi sekä matkan pituuksien mallintaminen automaattisilla matkustajalaskentalaitteilla kerättyjen näytteiden perusteella fi
ethesis.discipline Applied Mathematics en
ethesis.discipline Soveltava matematiikka fi
ethesis.discipline Tillämpad matematik sv
ethesis.discipline.URI http://data.hulib.helsinki.fi/id/2646f59d-c072-44e7-b1c1-4e4b8b798323
ethesis.department.URI http://data.hulib.helsinki.fi/id/61364eb4-647a-40e2-8539-11c5c0af8dc2
ethesis.department Institutionen för matematik och statistik sv
ethesis.department Department of Mathematics and Statistics en
ethesis.department Matematiikan ja tilastotieteen laitos fi
ethesis.faculty Matematisk-naturvetenskapliga fakulteten sv
ethesis.faculty Matemaattis-luonnontieteellinen tiedekunta fi
ethesis.faculty Faculty of Science en
ethesis.faculty.URI http://data.hulib.helsinki.fi/id/8d59209f-6614-4edd-9744-1ebdaf1d13ca
ethesis.university.URI http://data.hulib.helsinki.fi/id/50ae46d8-7ba9-4821-877c-c994c78b0d97
ethesis.university Helsingfors universitet sv
ethesis.university University of Helsinki en
ethesis.university Helsingin yliopisto fi
dct.creator Nikula, Noora
dct.issued 2013
dct.language.ISO639-2 fin
dct.abstract Tutkielmassa tarkastellaan VR:n lähiliikenteen matkustajamäärien tilastollista estimointia sekä yksittäisen matkustajan matkan pituuden mallintamista automaattisten matkustajalaskentalaitteiden keräämän aineiston perusteella. Tutkielma on osa HSL:n ja VR:n yhteistä lähijunaliikenteen matkustajamäärätutkimuksen uudistamishanketta. Keväällä 2013 lähijunaliikenteen junista noin 25 % sisälsivät matkustajalaskentalaitteet. Tutkielmassa käsitellään laskentalaitteiden keräämän aineiston matkustajamäärien estimointiin asettamia haasteita, kuten aineiston vinoumaa, erävastauskatoa sekä kehikkovirheitä. Lisäksi pohditaan painotusmenetelmien sekä imputoinnin sopivuutta vastauskadon oikaisumenetelmänä. Tutkielman tavoitteena on kehittää täysin uusi tiedonjalostusprosessi, jonka pohjalta lähijunaliikenteen matkustajamäärätilastot toteutetaan kuukausittain. Lähijunaliikenteen lähtöpopulaatio on jakautunut aikataulujen määräämiin homogeenisiin ryhmiin. Lyhyellä aikavälillä ei matkustajien käyttäytyminen muutu merkittävästi, jolloin aikataulunmukaisten lähtöjen realisointeja voidaan pitää melko samoinjakautuneina. Riippuen linjasta joka kuukausi esiintyy enemmän tai vähemmän aikataulunmukaisia lähtöjä, joista ei saada yhtään mittausta. Imputoinnin uskottiin olevan painotusmenetelmää joustavampi vaihtoehto reagoida vastauskatoon, koska siinä imputoitavien arvojen luovuttajaa voidaan etsiä kuukaudelta, jota voidaan pitää matkustajien käyttäytymisen kannalta samankaltaisena. Laskentalaitteet eivät merkitse matkustajia, mistä syystä yksittäisen matkustajan kulkeman matkan pituus ei ole aineistosta suoraan havaittavissa. Jokaiselle lähdölle voidaan muodostaa yksittäisten matkojen jakauman toteuttama lineaarinen systeemi, jolle ei kuitenkaan usein löydy yksikäsitteistä ratkaisua. Kuitenkin riippumattomien ja samoinjakautuneiden näytteiden perusteella voidaan löytää matkan pituuden todennäköisyysjakauma ehdolla matkustajan lähtöasema. Tutkielmassa käytetään Bayesilaista malliestimointia, jossa mallin piilomuuttuja on yksittäisten matkojen jakauma. Posteriorijakaumaa tutkitaan Markovin ketjun Monte Carlo-menetelmillä. Idea on lähteä konstruoimaan Markovin ketjua, jonka tasapainojakauma on haluttu posteriorijakauma. Tarkastelua syvennetään todistamalla suurten lukujen laki sekä keskeisen raja-arvolauseen erikoistapaus Markovin ketjulle seuraamalla Esa Nummelinin artikkelia MC's for MCMC'ists. Malliestimoinnin lähteenä käytetään myöhemmin ilmestyvää A local train problem-artikkelia (Gasbarra D. et al.), jossa malliestimointia tarkastellaan perusteellisemmin. fi
dct.language fi
ethesis.language.URI http://data.hulib.helsinki.fi/id/languages/fin
ethesis.language Finnish en
ethesis.language suomi fi
ethesis.language finska sv
ethesis.thesistype pro gradu-avhandlingar sv
ethesis.thesistype pro gradu -tutkielmat fi
ethesis.thesistype master's thesis en
ethesis.thesistype.URI http://data.hulib.helsinki.fi/id/thesistypes/mastersthesis
dct.identifier.urn URN:NBN:fi-fe2017112252397
dc.type.dcmitype Text

Files in this item

Files Size Format View
Pro gradu Noora Nikula.pdf 1.446Mb PDF

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record