title: Methods and Applications for Transport Demand Forecasting
title: Μέθοδοι και Εφαρμογές Πρόβλεψης της Ζήτησης για Μετακινήσεις
Creators: name: Tyrinopoulos, Yannis
name: Milioti, Christina
Publisher: name: Kallipos, Open Academic Editions
Year: 2023
Subjects: Πρόβλεψη της ζήτησης για μετακινήσεις
Διαδικασία σχεδιασμού των 4 βημάτων
Σχεδιασμός των Μεταφορών
Forecasting of transport demand
4-step transport model
Transport planning

description: The book is addressed to students of Civil Engineering departments of universities offering a complete guide in one of the most important scientific fields of Transport Planning, transport demand forecasting. The book provides an overview and classification of all methods and models, which are widely used in all steps of the 4-step transport model (Trip generation, Trip distribution, Modal split, and Traffic assignment), and presents numerous applications and examples of the methods and models. The book has been structured and organized in such a way that follows the teaching process and content of the courses related to and especially the course ‘Transport Planning’, which is one of the basic courses of the transportation direction of the Civil Engineering departments. First, the theoretical background is provided aiming at familiarizing the students with transport planning, its role, and the stages of its implementation; transport demand forecasting, its four steps, necessity, and basic notions; and finally demand (elasticity) and its characteristics. Then, the data used by the forecasting methods are presented, along with the types of surveys used for their collection. The main part of the book follows which includes a detailed description of the methods and models mostly used for the forecasting of transport demand. The book ends with the presentation of applications of the methods for each step of the transport model and an integrated application covering all four steps. Moreover, the book offers additional knowledge for a better understanding of every step of the transport model, such as factors affecting commuters’ choices, network theory, use of big data, as well as guidelines for the use of Excel in the application of one of the most important methods, the linear regression.
description: Το σύγγραμμα απευθύνεται σε φοιτητές πολυτεχνικών σχολών και συναφών πανεπιστημιακών τμημάτων προσφέροντάς τους ένα ολοκληρωμένο εγχειρίδιο πάνω σε ένα από τα πιο σημαντικά αντικείμενα του σχεδιασμού των μεταφορών, την πρόβλεψη της ζήτησης για μετακινήσεις. Το σύγγραμμα καταγράφει και ταξινομεί όλες τις μεθόδους και τα μοντέλα που χρησιμοποιούνται ευρέως στη διαδικασία σχεδιασμού των 4 βημάτων (Γένεση των μετακινήσεων, Κατανομή των μετακινήσεων στον χώρο, Καταμερισμός των μετακινήσεων κατά μέσο και Καταμερισμός των μετακινήσεων στο δίκτυο), και παρουσιάζει πλειάδα εφαρμογών και παραδειγμάτων. Το σύγγραμμα έχει δομηθεί και οργανωθεί με τέτοιο τρόπο έτσι ώστε να ακολουθεί τη διδακτική διαδικασία και θεματολογία των μαθημάτων που σχετίζονται με αυτό και ειδικότερα του μαθήματος ‘Σχεδιασμός των Μεταφορών’ που αποτελεί ένα από τα κυριότερα μαθήματα της συγκοινωνιακής κατεύθυνσης των Πολυτεχνικών Σχολών και Τμημάτων Πολιτικών Μηχανικών και διδάσκεται σε όλα τα πανεπιστήμια της χώρας. Αρχικά παρέχεται το απαραίτητο θεωρητικό υπόβαθρο, το οποίο εισάγει τους φοιτητές στο αντικείμενο του σχεδιασμού των μεταφορών, τον ρόλο του και τα στάδια υλοποίησής του, στην πρόβλεψη των μετακινήσεων, τα στάδια και την αναγκαιότητά της, τις βασικές έννοιες που την συνοδεύουν, και τέλος στη ζήτηση (ελαστικότητα) και τα χαρακτηριστικά της. Στη συνέχεια, παρουσιάζονται τα δεδομένα που χρησιμοποιούν οι μέθοδοι πρόβλεψης και τα είδη των ερευνών που εκπονούνται για τη συλλογής τους, και ακολουθεί το κυρίως τμήμα του συγγράμματος που είναι οι μέθοδοι και τα μοντέλα πρόβλεψης της ζήτησης. Τέλος, παρουσιάζονται εφαρμογές των μεθόδων και μοντέλων για κάθε στάδιο της πρόβλεψης, καθώς και μια ολοκληρωμένη εφαρμογή για το σύνολο των σταδίων της πρόβλεψης. Πέραν των ανωτέρω το σύγγραμμα παρέχει πρόσθετη γνώση για την καλύτερη κατανόηση κάθε σταδίου της πρόβλεψης και των μεθόδων του, όπως οι παράγοντες που επηρεάζουν τις επιλογές των μετακινούμενων, θεωρία δικτύων, δεδομένα μεγάλου όγκου (big data), καθώς και οδηγίες για τη χρήση του Excel στην εφαρμογή μιας εκ των σημαντικότερων μεθόδων, της γραμμικής παλινδρόμησης.