TESI: SVILUPPO DI UN INDICE DI COMPATIBILITÀ PER LA MOBILITÀ CICLISTICA Colombo Dario 25/01/2011
TESI: SVILUPPO DI UN INDICE DI COMPATIBILITÀ PER LA MOBILITÀ CICLISTICA
Colombo Dario
25/01/2011
MOBILITA' CICLISTICA: Una soluzione ai problemi di mobilità all'interno delle grandi città
Possibile solo sePROMOSSADIFESA
È necessario conoscere il comportamento dei ciclisti nei confronti delle infrastrutture e degli altri utenti della strada
Individuare tratti stradali ed intersezioni fondamentali per interventi efficaci
per
Individuare il percorso quotidiano
Caratterizzare tratti stradali ed intersezioni
OBIETTIVI
• Stima dell’INDICE DI INCOMPATIBILITÀ (per tratti stradali, intersezioni e percorsi) percepito dai ciclisti:
• Individuazione del percorso scelto dal ciclista (INDICE DI DIS-UTILITA' DEL PERCORSO).
“...il livello di gradimento del ciclista nel percorrere un determinato tratto di strada o nell'affrontare un'intersezione. Questo livello di gradimento è principalmente determinato dalla percezione di sicurezza e di comodità del ciclista. Sicurezza e comodità sono a loro volta formate a partire da tutte quelle caratteristiche valutate dal ciclista mentre percorre il tratto o l'intersezione stradale.”
CICLABILITA’
STATO DI FATTO
• B.C.I. Bicycle Compatibility Index (Harkey); • Rural B.C.I. (Jones);• I.L.S. Intersection Level of Service (Landis);• B.S.I.R. Bicycle Safety Index Rating (Davis);
...
A B C D E F
METODOLOGIAIndagine Visione filmati per valutazione dell’ indice di incompatibilità (on-line)
Identificazione dei modelli- Regressione lineare ai minimi quadrati- CROSS VALIDATION- Analisi d’incertezza
Implementazione - Software CUBE- Validazione- Confronto con B.C.I.
INDAGINE SP: progettazione
QUESTIONARIO
-confronto dell'attributo-effetto principale dell'attributo-ortogonalità tra gli attributi
-tempo di questionario-limitata possibilità di combinazione degli attributi
-comportamento strategico-errata interpretazione-captatio benevolentiae
-piano fattoriale fratto
INDAGINE SP: progettazione
numero limitato di filmati
Quali sono questi attributi?
Scelta basata su criteri di progettazione.
Quali proporre?
-confronto dell'attributo-effetto principale dell'attributo-ortogonalità tra gli attributi
INDAGINE SP: progettazioneQuali sono questi attributi?
INCOMPATIBILITÀ DEI TRATTI
INCOMPATIBILITÀ DELLE INTERSEZIONI
INCOMPATIBILITÀ DEI PERCORSI
● Larghezza totale● Larghezza ciclabile● Fisicamente separata● Pedoni● Velocità veicoli● Parcheggio auto● Accessi carrabili● Pavimentazione● Discontinuità● Binari● Pendenze● Uso improprio● Segnaletica● Capacità e flussi veicolare● Accelerazioni verticali...
● Rami● Velocità veicoli● Rotatoria● Semaforo● Parcheggio auto● Pavimentazione● Rallentamento veicoli● Binari● Uso improprio● Isole● Larghezza accessi● Capacità e flussi veicolari...
● Ciclabilità del tratto stradale peggiore● Ciclabilità dell'intersezione peggiore● Media delle ciclabilità dei tratti stradali● Media delle ciclabilità delle intersezioni
DATI E FILMATI ACQUISITI TRA GENNAIO E MARZO 2011.
1° OBIETTIVO
INDAGINE SP: progettazioneQuali sono questi attributi?
DIS-UTILITA' DEI PERCORSI
● Lunghezza totale● Tempo totale● Ciclabilità di percorso
NESSUN VIDEO, SOLO PRESENTAZIONE GRAFICA (ortofoto)
2° OBIETTIVO
INDAGINE: somministrazione
Incompatibilità di tratti stradali, intersezioni e percorsi: A - F
33 tratti stradali18 intersezioni
5 percorsiMILANO
INDAGINE: somministrazione
Dis-utilità di percorso: 1 - 10
13 percorsi
I numeriNumero totale di partecipanti: 105Partecipanti esclusi (tempo<20 min.): 9
PRIMA PARTE: DOMANDE GENERICHEpartecipanti 96
SECONDA PARTE: INCOMPATIBILITÀ DEI TRATTIpartecipanti 68
TERZA PARTE: INCOMPATIBILITÀ DELLE INTERSEZIONIpartecipanti 50
QUARTA PARTE: INCOMPATIBILITÀ DEI PERCORSIPartecipanti 46
QUINTA PARTE: DIS-UTILITÀ DEI PERCORSIPartecipanti 43
SAMPLE SIZESEMPRE RISPETTATO(int. di conf. 90%)
REGRESSIONEIndividuare i modelli che stimino:
● il valore medio dell’indice di incompatibilità indicato dai partecipanti all’indagine (per tratti stradali, intersezioni e percorsi).
● il valore medio dell'indice di dis-utilità di percorso indicato dai partecipanti.
INDICE VALORE NUMERICO
A 1
B 2
C 3
D 4
E 5
F 6
A B C D E F1 2 3 4 5 6
1 2 3 … 8 9 10
Perché regressione lineare ai minimi quadrati?
• unicità della soluzione (valori dei parametri del modello);
• formula algebrica, ;
• riduzione degli errori di stima di grande entità;
•stima d’incertezza del valore dei parametri del modello.
REGRESSIONE
Funzione obiettivo da minimizzare, M.S.E. : J= 1N∗∑i
y i− yi2
P=M T M −1M Ty
-1,5 -1,3 -1,1 -0,9 -0,7 -0,5 -0,3 -0,1 0,1 0,3 0,5 0,7 0,9 1,1 1,3 1,50
1
2
3
4
5
6
MAEMSE(n=2)ME(n=4)
errore
REGRESSIONE
CROSS VALIDATION• K- fold cross validation (indice di incompatibilità di tratti e intersezioni);tratti-> K=11intersezioni ->K=9
• leave one out cross validation (indice di incompatibilità dei percorsi e indice di dis-utilità dei percorsi);
DATASET ESIGUO
SUDDIVISIONE IN DATASET DI CALIBRAZIONE E DATASET DI VALIDAZIONE?
REGRESSIONE NO OVERFITTING (NO SOVRAPARAMETRIZZAZIONE) DEL MODELLO.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 150,0000
0,1000
0,2000
0,3000
0,4000
0,5000
0,6000
0,7000
0,8000
overfitting
Jm_calJm_val
n° variabili
J
SECONDO QUALE ORDINE SONO STATE INSERITE LE VARIABILI?
STATISTICA TEST T-STUDENT, ovvero significanza della variabile nel modello
TRATTI
MODELLIICA = 3,7546 - 1,1460*FIS_SEP + 1,0338*USO_IMPR + 0,4678*DISC + - 0,2524*ACC/100M + 0,7918*PAVIM + 0,0006*VEQ + 0,5566*PARCH
Jm_val = 0,4015Jm_cal = 0,2259R2 = 0,7785
ICN = 4.479 – 0,6537 * L_ACC + 1,4316 * USO_IMPR + 0,5981 * BIN + +0,3401 * RALL + 0,3370 * ROT + 0,2745 * PAVIM
Jm_val = 0.0869Jm_cal = 0.0295R2 = 0.9417
A B C D E F
1 2 3 4 5 6
MODELLI
Jm_val = 0,0285Jm_cal = 0,0014R2 = 0,9956
ICP=1,1606∗ 1Ltot
∗∑iLi∗ICAi0,3303∗ 1
N∗∑ j
ICN j−1,6306
A B C D E F
1 2 3 4 5 6
MODELLI
Jm_val = 0,2842Jm_cal = 0,1881R2 = 0,9113
Lunghezza del percorso più corto
Lunghezza del percorso in questione
IVP=−0,10141,3168∗ICP3,8908∗Ltot−Lmin
Lmin
1 2 3 … 8 9 10
IMPLEMENTAZIONE
IMPLEMENTAZIONECUBE 5 (Voyager)
…perc=kk num_arc=0 ltot_perc=0 m_c_a=0 s_c_a=0 s_c_n=0 loop k=1,dbi.1.numrecords,+1 ;per ogni arco if (dba.1.perc[k]=kk) ;seleziono percorso kk-esimo num_arc=num_arc+1 if(!((dba.1.nodo_a[k]=idx_a)||(dba.1.nodo_b[k]=idx_b))) s_c_a=s_c_a+(dba.1.lunghezza[k]*dba.1.ciclano_ac[k]) ltot_perc=ltot_perc+dba.1.lunghezza[k] s_c_n=s_c_n+dba.1.cicln_b[k] endif endif endloop if(!(ltot_perc=0))…
IMPLEMENTAZIONE
1
2
IMPLEMENTAZIONE
IMPLEMENTAZIONE
IVP = 7,0653 IVP = 7,4124
VALIDAZIONE
C_TOTVariazione dalC_TOT minore (%)
7.1473 1.16%
7.1678 1.45%
7.2335 2.38%
7.2505 2.62%
7.3501 4.03%
7.4124 4.91%
7.4395 5.30%
7.4876 5.98%
7.4975 6.12%
7.5708 7.15%
7.5745 7.21%
7.6833 8.75%
7.7843 10.18%
7.8348 10.89%
7.8745 11.45%
7.9742 12.86%
8.1566 15.45%
8.1584 15.47%
8.2636 16.96%
8.6495 22.42%
Indagine SP presso il deposito biciclette della stazione ferroviaria di Lambrate:• 29 risposte
38%, percorso a IVP minore (7,0653).7%, percorso con il 2° IVP minore (7,1473).7%, percorso a lunghezza minore (7,4124).2 preferenze per percorsi non individuati dal s.w.
11 preferenze per percorsi non in regola per il C.d.S.
Il comportamento scorretto abbatte il IVP del percorso.
61% delle preferenze per il percorso a IVP minore (7,0653).11% delle preferenze per il percorso con il 2° IVP minore (7,1473).Il metro di valutazione dei ciclisti non è solo la lunghezza di percorso
Il sw non può valutare anche questi percorsi.
72%
11 preferenze per percorsi non in regola per il Codice della Strada.
VALIDAZIONEIndagine SP presso il deposito biciclette della stazione ferroviaria di Lambrate:• 29 risposte
Il comportamento scorretto abbatte il IVP del percorso.
IVP = 7,0384 IVP = 7,23227 preferenze 4 preferenze
B.C.I. (Harkey)
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33-4
-2
0
2
4
6
8
comparazione tra questionario, modello e BCI
CICLA_QUESTCICLA_MODBCI
indi
ce d
i cic
labi
lità
Applicazione al grafo Lambrate – Città Studi Applicazione alle risposte del questionario
B.C.I.:Ee = -1,39 (-38%)σe
2 = 1,49
ABABCDEF
ICA:Ee = 0σe
2 = 0,24
Usato in passato per definire la ciclabilità della rete stradale della Provincia di Parma
CONCLUSIONI
Filmati e questionari on-line Comodità e sicurezza nella somministrazione del questionario. Solido legame con realtà.
Attributi di strade ed intersezioni Buon compromesso tra legame con la realtà e facilità di acquisizione.
Modelli identificati Ottima stima della percezione dei ciclisti.Dedicati al territorio in esame.
Software Calcolo dell'indice di utilità di percorso IVP e individuazione del percorso a IVP minore (conferma dalla validazione).Non deve giustificare il comportamento scorretto di alcuni ciclisti.Strumento per identificare le cause del comportamento scorretto.
Grafo Necessità di un grafo dedicato (es.: piste ciclabili in sede separata) per una corretta analisi della mobilità ciclistica.
POSSIBILI SVILUPPI
Attributi di strade ed intersezioni Uso del suolo.Interazione tra larghezza del percorso e flusso veicolare.Delimitatori di corsia.
Ciclisti inesperti.Modelli identificati
Individuazione di tratti stradali e intersezioni di interesse per la realizzazione di interventi (ANALISI MULTI-OBIETTIVI).
Supporto alle decisioni
J£
JCICL, f
y
x J£
ANALISI M.O.