Browsing by Author "Raveau Feliú, Sebastián"

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    A behavioural comparison of route choice on metro networks : time transfers crowding topology and socio-demographics
    (2014) Raveau Feliú, Sebastián; Guo, Z.; Muñoz Abogabir, Juan Carlos; Wilson, N.; CEDEUS (Chile)
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    A comprehensive perspective of unreliable public transport services' costs
    (2020) Muñoz Abogabir, Juan Carlos; Soza Parra, Jaime Antonio; Raveau Feliú, Sebastián; CEDEUS (Chile)
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    A Maximum Entropy Fixed-Point Route Choice Model for Route Correlation
    (2014) De Grange, Louis; Raveau Feliú, Sebastián; González, Felipe
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    A topological route choice model for metro
    (2011) Raveau Feliú, Sebastián; Muñoz Abogabir, Juan Carlos; Grange Concha, Louis de
    This article presents a route choice model for public transit networks that incorporates variables related to network topology, complementing those found in traditional models based on service levels (travel time, cost, transfers, etc.) and users' socioeconomic and demographic characteristics (income level, trip purpose, etc.). The topological variables represent concepts such as the directness of the chosen route and user knowledge of the network. For both of these factors, the necessary data is endogenous to the modelling process and can be quantified without the need for information-gathering beyond what is normally required for building route choice models. Other novel variables in the proposed formulation capture notions of user comfort such as vehicle occupancy rates and certain physical characteristics of network stations. We conclude that these new variables significantly improve the explanatory and predictive ability of existing route choice specifications.
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    A zonal inference model based on observed smart-card transactions for Santiago de Chile
    (2016) Tamblay, S.; Galilea Aranda, Patricia Viviana; Iglesias, P.; Raveau Feliú, Sebastián; Muñoz Abogabir, Juan Carlos; CEDEUS (Chile)
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    An Improved Stirling Approximation for Trip Distribution Models
    (2014) De Grange, Luis; González, Felipe; Muñoz Abogabir, Juan Carlos; Raveau Feliú, Sebastián
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    Bayesian Route Choice Inference to Address Missed Bluetooth Detections
    (2020) Garrido Valenzuela, Francisco Orlando; Raveau Feliú, Sebastián; Herrera Maldonado, Juan Carlos
    By installing wireless sensors such as Bluetooth or Wi-Fi at a specific set of intersections and/or roadways it is possible to detect the passage of vehicles equipped with these technologies. However, Wi-Fi or Bluetooth-equipped vehicles are not necessarily detected by every sensor they pass by, as the detection probability depends on several factors, such as weather, nearby infrastructure, or the vehicle's speed. To address this lack of perfect information, we propose a methodology to infer the most likely route used by a vehicle between two successive detections. The methodology consists of three stages. The first stage entails constructing a graph of the road network and the location of the sensors. The second stage consists of using the wireless data to calibrate the distribution of dwell time at each node and travel time for each link of the graph defined in the first stage. The third and final stage consists of convoluting node and link time distributions between successive detections to obtain an aggregate time distribution for each potential route. A Bayesian inference is then applied based on the travel time observed for each vehicle and the number of missed detections, to determine the probability of each alternative route. The methodology is tested through microsimulations, showing a prediction performance of over 90% in most favorable scenarios tested. When compared to a benchmark approach to infer routes, the proposed methodology provides better results when the network's sensory density is low and data available are reduced.
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    CHAIRS: A choice-based air transport simulator applied to airline competition and revenue management
    (2022) Fukushi Estay, Mitsuyoshi Andres; Delgado Breinbauer, Felipe Alberto; Raveau Feliú, Sebastián; Santos, Bruno F.
    In Revenue Management (RM) systems, information censoring and the interaction between the forecasting and optimization stages, increases the costs and complexity of performance analysis using historical data. An affordable and suitable alternative is using simulations, but appropriate behavioral models must be considered. In the following document, we discuss and test the implementation of a dynamic air transport market simulator, designed to analyze RM systems. The simulator replicates the behavior of passengers that book seats offered in multiple flights by different airlines. We use discrete choice models to replicate the demand behavior, accounting for preferences and decision rule heterogeneity, and including a temporal evolution of the preference throughout the selling horizon. To replicate the supply behavior, a number of airlines modify the price and quantity of different fare classes offered in each flight, using a variety of RM forecasting, un-constraining, and optimization techniques. The simulator allows analysts to study the economic benefit of RM systems under predefined assumptions in an artificial and controlled environment. This increases the benefits obtained by the correct selection of context-appropriate RM systems and the likelihood of successfully implementing new and complex systems. We test and showcase the simulator performance, studying the entrance of a new airline in a competitive context. We generate, implement and evaluate different RM strategies in response to the introduction of new competition, and discuss the results, highlighting the interpretability and accuracy of the proposed framework.
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    Demand-Responsive Transit, Evaluation Studies
    (2021) Raveau Feliú, Sebastián
    Demand-responsive transit (DRT) is a flexible form of public transport that adjusts the service based on travelers’ needs. DRT usually operates as feeder services to traditional transit systems, providing connectivity to low density and rural areas. DRT systems also serve a social role by providing mobility alternatives to elders, people with reduced mobility, students, and other disadvantaged segments of the population. Different implementations of DRT worldwide are described to evaluate and assess the main characteristic of these systems.
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    Discrete Choice Model Applications for Air Passenger Airport Choices: A Literature Review
    (2024) Fukushi, Mitsuyoshi; Delgado Breinbauer, Felipe Alberto; Raveau Feliú, Sebastián
    Airport development is a critical factor for regional growth, improving connectivity, and stimulating economic growth. Considering the complexity of planning and policy making in this area, multiple models and frameworks have been introduced to support decision-making processes. Among these, Discrete Choice Models (DCM) stand out for their capacity to project market flows, assess the validity and benefits of implementing airport modifications, tailor policies, improve the operations' service level, and boost revenues. Given their extensive use and importance, a thorough review of DCM applications within the context of air transportation is both timely and necessary. This review organizes and evaluates the use of DCMs in air transport research. Both descriptive and predictive applications of DCMs are analyzed, focusing on choices related to airports and related levels, such as access mode and airline decisions. Each reviewed study is classified based on the type of model used, application context, data characteristics, employed variables, and methodological contributions. Through this analysis, six prevailing gaps are identified in the current state of DCM application in air transportation: improve data quality, enhance models with detailed trip and passenger information, explore advanced modeling techniques, incorporate general correlation and substitution structures, consider non-compensatory decision-making processes, and extend applications to new geographic and temporal contexts.
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    Discrete choice models applied to revenue management systems for air transport
    (2023) Fukushi Estay, Mitsuyoshi Andrés; Delgado Breinbauer, Felipe Alberto; Raveau Feliú, Sebastián; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
    Los sistemas de Revenue Management (RM) se utilizan para maximizar el ingreso de las empresas mediante la combinación de modelos predictivos y de optimización. En la industria aérea, la utilización de sistemas de RM crea un ingreso adicional que puede constituir cerca del 5% de los ingresos totales. Producto de las ganancias generadas mediante la aplicación de sistemas de RM, su uso se ha vuelto un estándar en la industria. No obstante, debido al desarrollo de nuevas tecnologías de información, el incremento en la competencia y el cambio en las condiciones del mercado, la validez de los métodos utilizados en los sistemas de RM está en evolución y la búsqueda y estudios de nuevos sistemas de RM es constante. Una alternativa reciente y adecuada para modelar la demanda son los modelos de elección discreta. La integración de los modelos de elección discreta en los sistemas de RM se conoce como Choice-Based Revenue Management (CBRM). No obstante, el uso de modelos de elección discreta en sistemas de CBRM presenta condiciones especiales que deben ser estudiadas en detalle. Este estudio busca extender el conocimiento del uso de modelos de predicción basados en modelos de elección discreta para sistemas de RM. Nos enfocamos en sistemas de RM de control de la cantidad y control del precio aplicados en la industria del transporte aéreo. Estudiamos la integración de dos patrones de comportamiento en los modelos predictivos de sistemas de CBRM. En particular, estudiamos la estimación de modelos de la familia de los Generalized Extreme Value (GEV) con información censurada (i.e., faltante o incompleta). Estos modelos son capaces de dar cuenta de dos condiciones relevantes en la aplicación de sistemas de RM, patrones de substitución (i.e., estructuras de correlación entre las preferencias) complejos y heterogeneidad en la preferencia. Adicionalmente, estudiamos el efecto de la endogeneidad en el uso de sistemas de CBRM. En particular, nos enfocamos en el efecto de la endogeneidad por omisión de variables y por estimación simultánea. La endogeneidad es relevante en la aplicación de sistemas de RM debido a que distorsiona los parámetros de los modelos utilizados, afectando su desempeño. Para el estudio de ambos elementos consideramos cuatro pasos. Primero, compilamos los modelos de elección discreta observados en la literatura. Segundo, desarrollamos una herramienta de simulación de sistemas de RM aplicable en un mercado de transporte aéreo. Tercero, utilizamos el simulador para estudiar la estimación de modelos de la familia de los GEV con información censurada y bajo el efecto de la endogeneidad. Cuarto, generamos un conjunto de recomendaciones para el uso adecuado de los sistemas de CBRM que utilizan modelos del tipo GEV y para los que son afectados por endogeneidad. Los principales resultados sugieren que existen múltiples oportunidades para mejorar el uso de los modelos de elección discreta en aplicaciones de CBRM relacionadas al transporte aéreo. Encontramos que adoptar un enfoque de simulación permite estudiar la implementación de sistemas de RM de forma extensiva y a bajo costo. Presentamos un ejemplo del uso de la herramienta de simulación para seleccionar estrategias de RM apropiadas, que aprovechan los patrones de comportamiento de los consumidores para generar mayores beneficios. En relación con la estimación de los modelos de la familia de los GEV, encontramos que su uso debe equilibrar la complejidad de los procedimientos de estimación con la reducción en el sesgo de los modelos. Encontramos que los esfuerzos por incorporar factores de comportamiento complejos a los modelos de predicción mejoran el desempeño. No obstante, encontramos que en ciertos escenarios la ventaja de incorporar estos comportamientos mediante modelos superiores se anula. En particular, observamos ciertos escenarios en los que dar cuenta de las estructuras de correlación no presentaba ventajas. Adicionalmente, encontramos que la endogeneidad tiene impactos considerables en el uso de los modelos de elección discreta en sistemas de CBRM. La omisión de variables produce endogeneidad. Por su parte, los errores en la representación de las estructuras de correlación y la heterogeneidad en el comportamiento afectan el desempeño predictivo de los modelos. Los escenarios de estimación simultánea observados en la aplicación de los sistemas de RM amplifican el efecto de la omisión. En consecuencia, en el uso de sistemas de CBRM, debido al efecto de la endogeneidad, es importante diseñar y modelar correctamente la parte sistemática de la función utilidad de los modelos.
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    Efecto de la pandemia Covid-19 en la percepción de hacinamiento en transporte público y en elección modal : el caso de Santiago, Chile
    (2021) Iglesias Riquelme, Vicente Danilo; Raveau Feliú, Sebastián; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
    Se ha demostrado que el proceso de elección modal no solo depende de los atributos de las alternativas modales, sino también existen elementos como la aversión al hacinamiento que afectan significativamente las percepciones de los usuarios. En esta línea, la pandemia COVID-19 junto con las medidas sanitarias que ha implicado pueden haber cambiado las percepciones del hacinamiento en transporte público en la elección modal. Así, esta investigación tiene como objetivo cuantificar estos cambios mediante un modelo híbrido de elección discreta usando datos recopilados mediante una encuesta de preferencias reveladas aplicada en dos cortes temporales, noviembre del 2020 y abril del 2021. La diferenciación de datos por cortes temporales permitió determinar si el efecto de la pandemia sobre las percepciones cambió entre cortes. La aversión al hacinamiento fue incluida en el modelo de elección como una variable latente actitudinal, la cual resultó tener un efecto significativo en la elección modal de las personas solo para el conjunto de respuestas pertenecientes al primer corte temporal, lo que implica que existe una reducción del efecto inicial de la pandemia. Asimismo, se determinó que las mujeres y adultos son quienes presentan un mayor nivel de aversión. Adicionalmente, analizando las desutilidades que genera cada alternativa modelada, se determinó que para viajes de distancias menores a 4 kilómetros la bicicleta es preferida por sobre el automóvil. De la misma manera, para viajes menores a 3 kilómetros la caminata presenta preferencia por sobre el transporte público. Respecto a las tasas marginales de sustitución entre el tiempo de viaje y caminata en transporte público, para viajes de 30 minutos con un nivel de hacinamiento de 6 pax/m2 las mujeres sobre 35 años están dispuestas a transar dos minutos de viaje por un minuto de caminata. Al comparar las tasas obtenidas con un estudio prepandémico se obtiene que para viajes menores a 9 minutos las personas en la pandemia tienen mayores preferencias por caminar por sobre pasar tiempo al interior del transporte público.
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    Elección de modo de transporte público con perspectiva de género e inseguridad percibida
    (2024) Valenzuela Flores, Berenice Marisol; Galilea Aranda, Patricia Viviana; Raveau Feliú, Sebastián; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
    La percepción de inseguridad, junto con otros factores, puede influir significativamente en las decisiones de movilidad, incluida la elección del modo de transporte público. Las mujeres, en particular, suelen experimentar una mayor sensación de inseguridad que los hombres, ya que son el grupo más afectado por el acoso sexual en la calle y en el transporte público (Allen et al., 2018; Dominguez et al., 2020; Gekoski et al., 2017; Loukaitou-Sideris, 2004). A pesar de ello, históricamente la mayoría de la infraestructura y los servicios han ignorado las diferencias de necesidades entre hombres y mujeres (Domínguez et al., 2020; Noor & Iamtrakul, 2023). Esta investigación tiene como objetivo analizar los factores asociados a la percepción de inseguridad y cómo esta impacta en la elección del modo de transporte público (metro y bus), con un enfoque especial en las diferencias de género, usando Santiago de Chile como caso de estudio. Se recopilaron datos mediante una encuesta de preferencias reveladas y se estimó un modelo híbrido de elección discreta que incluía una variable latente denominada “malestar”, que combina factores de inseguridad e incomodidad. Los resultados revelan una notable brecha en la victimización: el 76,5% de las mujeres reporta haber sufrido acoso, en comparación con el 11,8% de los hombres. Las mujeres, especialmente las más jóvenes, experimentan una mayor percepción de inseguridad e incomodidad, que se intensifica si viven en una comuna con altas tasas de violación. Como resultado, las personas con mayor percepción de malestar tienden a preferir el metro, ya sea de manera exclusiva o en combinación con el bus, en lugar de utilizar únicamente el bus. Este estudio resalta la necesidad de políticas públicas que aborden estas preocupaciones para promover una movilidad más segura, sostenible y equitativa. También sugiere la posibilidad de futuras investigaciones que exploren otros modos de transporte y el impacto de la percepción de seguridad.
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    Elección de ruta, percepción y satisfacción del nivel de servicio del Metro de Santiago
    (2021) Giraldez Zúñiga, Francisca; Raveau Feliú, Sebastián; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
    Esta investigación se enfoca en entender tres aspectos fundamentales del comportamiento de usuarios de transporte público: su elección de ruta, su percepción de los atributos del viaje, y su satisfacción. Para esto se elaboró una única encuesta que, junto con datos de operación, permitió recolectar información sobre los tres aspectos de comportamiento. Esta se aplicó a usuarios del Metro de Santiago en noviembre y diciembre de 2019. A diferencia de los modelos de elección de ruta descritos en la literatura, el modelo de elección de ruta obtenido considera dos clases latentes, una compensatoria (72,4% de los viajeros) y otra pseudo-lexicográfica (27,6% restante) que minimiza transbordos. La clase compensatoria considera en su elección el tiempo de viaje, de espera, de caminata, ocupación y si la ruta posee tramos en las nuevas líneas 3 y 6. Los modelos de percepción y satisfacción poseen una escala ordinal. En el modelo de percepción se encontró que los adultos mayores tienden a tener estimaciones del tiempo de espera más cercanas a los valores operacionales. En general, las percepciones de los usuarios tienden a sobreestimar el tiempo de viaje, de espera y la ocupación. En el modelo de satisfacción se incorporó la heterogeneidad en la preferencia de los usuarios mediante parámetros aleatorios del tiempo de espera y ocupación, y variaciones sistemáticas de la ocupación. Se concluye que la ocupación es el atributo más importante en la satisfacción, y que esta se explica mejor con los datos de percepción que con los datos operacionales.
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    Entendiendo la elección modal de personas ciegas o con baja visión a través de variables latentes
    (2022) Guajardo Ortega, María Fernanda; Raveau Feliú, Sebastián; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
    Existen diversos estudios en el ámbito de la elección modal y generación de viajes de personas con discapacidad y adultos mayores, éstos se han realizado principalmente en países desarrollados. Se ha demostrado que personas con discapacidad perciben de manera diferente ciertos atributos del viaje, generando que su comportamiento sea diferente. Es relevante entender el comportamiento de personas con discapacidad para así apoyar políticas públicas que atiendan de manera más asertiva a sus necesidades. Sin embargo, el estudio de movilidad de personas con discapacidad es escaso, y en específico estudios que se enfoquen en discapacidad visual. El objetivo de esta investigación es identificar los factores que afectan las decisiones de movilidad de personas ciegas o con baja visión, tomando como caso de estudio Santiago de Chile. Con la información de un total de 1322 viajes en Santiago de personas con discapacidad y sin discapacidad se estimaron modelos híbridos de elección modal incluyendo dos variables latentes. Personas bajo 60 años y de ingreso socioeconómico alto utilizan más las tecnologías y prefieren modos como: Uber, Cabify y Didi. Por otro lado, modos de transportes con contacto directo con el conductor (taxi, Uber, Cabify y Didi) son percibidos de manera más positiva por personas que les importan las interacciones humanas, es decir, por personas con movilidad reducida y discapacidad visual. Adicionalmente, se obtuvo que existe una diferencia significativa en la percepción del tiempo de caminata; a personas ciegas o con baja visión les afecta aproximadamente un 30% más el tiempo de caminata que a personas sin discapacidad visual. A partir de los resultados, se puede validar la relevancia de contar con políticas públicas que subvencionen traslados en taxi para personas con discapacidad visual o personas con movilidad reducida. Además, los resultados sugieren que el actuar de manera cordial como sociedad genera una diferencia en la percepción del viaje de personas ciegas o con baja visión y personas con movilidad reducida.
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    Factors that affect the evolution of headway variability along an urban bus service
    (2021) Soza Parra, Jaime Antonio; Muñoz Abogabir, Juan Carlos; Raveau Feliú, Sebastián; CEDEUS (Chile)
    This paper explores new methods for regression models to understand the evolution of headway irregularity of public transport services. In particular, this article is structured around an urban bus service context. This is relevant as headway variability has an important effect on travel time reliability. To do so, a Dynamic Panel Model was estimated to account for serial correlation, which is a novel approach in this context. The coefficient of variation of headways was selected as the dependent variable due to its direct relationship with excess waiting time. The results indicate that the most significant source of headway irregularity is the dispatch at the terminals. The irregularity of uneven dispatches propagates and worsens downstream. To prevent headway variability increasing, the most effective measures are segregated corridors and off-board payment stops. This should be useful to orient interventions in the system’s operations, infrastructure, and contracts that will improve reliability the most.
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    Fare evasion on public transport: Who, when, where and how?
    (2022) Cantillo Torregrosa, Luis Ángel; Raveau Feliú, Sebastián; Muñoz Abogabir, Juan Carlos; CEDEUS (Chile)
    Transantiago, the public transport system of Santiago, Chile, has one of the highest fare evasion rates registered worldwide. The official statistics for late 2019 indicated that the evasion rate in bus legs was 26.6% while in metro it was almost 0%. This is a relevant issue due to the impacts of fare evasion on finances and quality of service, as budget constraints put pressure on the transit system. Analysing and understanding fare evasion should be the starting point for proposing solutions that could reduce it. Therefore, in this research we seek to answer the question of who are the evaders, when and where evasion happens and how is the fare evaded on public transport. To answer these questions, extensive data was gathered onboard buses of Transantiago for five full days (19 h a day) of operation, including weekdays and weekend. A total of 10,559 individual records were collected. The information considers age and gender of travellers, and fare evasion was measured in zones of Santiago that are characterised by very different economic conditions. Records also differ in terms of bus occupancy, presence of turnstiles in the buses, and types of stops (with and without off-board payment). Based on the collected information, a Binomial Logit model was calibrated to understand and explain fare evasion, quantifying the effect of different types of explanatory variables. Results show that fare evasion is higher for young men, evening and night periods, low-income neighbourhoods, crowded buses without turnstiles, bus stops without off-board payment and weak accessibility to metro stations and fare vending machines. The model does not only allows the identification of these trends, but is also able to quantify them. Based on the results, potential proposed solutions to tackle evasion are discussed.
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    From transit systems to models: Purpose of modelling
    (2016) Friedrich, Markus; Leurent, Fabien; Jackiva, Irina; Fini, Valentina; Raveau Feliú, Sebastián
    From Part I of the book, it will be obvious that public transport plays an essential role in providing mobility to people, especially in dense urban areas. The social welfare generated by good public transport comes at a price, however. Almost all forms require large investments into infrastructure, vehicles and operation. With limited finance, ideal public transport remains a distant goal, and a lot of effort goes into finding an optimal allocation of budget to investment options. The key question for these decisions is: How big is the total benefit of a proposed investment? To answer it, one needs to predict how the potential users will make use of the hypothetical improved public transport. For responsible decision-making, this prediction should be rational, transparent and accountable. It is no surprise therefore that models are typically used to produce the predictions. These models span the whole range of mobility decisions made by individuals, from long term to short term. Passenger route choice, the focus of Part III, accounts for only a part of the complex decision hierarchy. Before zooming into route choice models, this chapter looks at the planning process as a whole, explains the role of models in decision-making and gives an overview of the whole decision hierarchy. The last two sections introduce the general mathematical framework, in which decision models are formulated and set the stage for the description of specific models.
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    How much do we value improvements on the accessibility to public transport for people with reduced mobility or disability?
    (2018) Pena Cepeda, Elizabeth; Galilea Aranda, Patricia Viviana; Raveau Feliú, Sebastián; CEDEUS (Chile)
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    Identifying the presence of heterogeneous discrete choice heuristics at an individual level
    (2018) González Valdés, Felipe Antonio; Raveau Feliú, Sebastián; CEDEUS (Chile)