Please use this identifier to cite or link to this item:
https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/27594
Title: | ความสัมพันธ์ระหว่างปริมาณการจราจรกับกิจกรรมของโรงแรม |
Other Titles: | The relationship between traffic volume and hotel's activities |
Authors: | ศักดิ์ชาย ภัทรชาคร |
Advisors: | อิศร เสนา ณ อยุธยา |
Other author: | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. บัณฑิตวิทยาลัย |
Subjects: | โรงแรม -- ไทย -- กรุงเทพฯ จราจร การวิเคราะห์การถดถอย Hotels -- Thailand -- Bangkok Communication and traffic Regression analysis |
Issue Date: | 2529 |
Publisher: | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย |
Abstract: | งานวิจัยนี้เป็นการศึกษาถึงการเดินทางที่เกิดขึ้นจากกิจกรรมโรงแรม โดยมีจุดประสงค์เพื่อหาวิธีการและสร้างรูปแบบการวิเคราะห์ปริมาณการจราจรที่เกิดขึ้นอันเนื่องมาจากกิจกรรมของโรงแรมระดับขั้นหรูที่ตั้งอยู่ในกรุงเทพมหานคร พร้อมทั้งการประยุกต์ใช้กับโรงแรมในระดับเดียวกันที่จะเปิดดำเนินการเพื่อพิจารณาขีดความสามารถของระบบการจราจรและเป็นแนวทางเพื่อนำไปแก้ไขหรือลดปัญหาเกี่ยวกับการจราจรที่เกิดขึ้น โดยดำเนินการศึกษากับโรงแรม 6 แห่ง คือโรงแรมโอเรียนเต็ล โรงแรมรอยัลออคิดเชอราตัน โรงแรมสยามอินเตอร์คอนติเนนตัล โรงแรมดุสิตธานี โรงแรมฮิลตันอินเตอร์เนชั่นแนลบางกอก และโรงแรมบางกอกเพนนินซูล่า การศึกษาได้ใช้วิธีการสำรวจข้อมูลที่โรงแรม ซึ่งจำแนกออกเป็น 2 แบบอย่าง คือการสำรวจกิจกรรมต่างๆของโรงแรมที่ดำเนินการโดยการใช้แบบสอบถามและการสัมภาษณ์และการสำรวจจำนวนรถและผู้โดยสารในรถแต่ละคันที่เข้ามาทำธุรกิจในโรงแรมและออกจากโรงแรม ผลจากการวิเคราะห์การถดถอยและสหสัมพันธ์จะได้สมการที่ดีที่สุดในการหาปริมาณการจราจรที่เกิดแต่ละกิจกรรมของโรงแรมในช่วงเวลาสูงสุด ( Peak period ) ซึ่งแบ่งแยกออกได้ดังนี้ (1) กิจกรรมประเภท "พนักงาน" คือ Y_12=2.21 +0.03 X_2 (ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์อย่างง่าย, R = 0.99) โดยที่ Y_12 หมายถึง ปริมาณการ จราจรที่เกิดจากพนักงานของโรงแรม และ X_2 หมายถึงพื้นที่รวมของที่ทำงาน มีหน่วย เป็นตารางเมตร (2) กิจกรรมประเภท "แขกที่พักที่โรงแรม" คือ Y_22=109.19 +0.21 X_1 (R. = 0.99) โดยที่ Y_22 หมายถึง ปริมาณการจราจรที่เกิดจากแขกที่พัก ที่โรงแรม และX_1 หมายถึง จำนวนแขกที่โรงแรมสามารถรับได้สูงสุด (3) กิจกรรมประเภท "ร้านอาหารและเครื่องดื่ม " คือ Y_32=159.47 +0.32 X_1-0.17 X_2 (ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์เชิงซ้อน = 0.94) โดยที่ Y_32 หมายถึงปริมาณการจราจรที่เกิดจากลูกค้าของร้านอาหาร และ X_1 หมายถึง จุคนได้สูงสุด และ X_2 หมายถึง พื้นที่รวมของร้านอาหาร มีหน่วยเป็นตารางเมตร (4) กิจกรรมประเภท "ร้านค้า" คือ 〖InY〗_42=3.22 +0.21 InX_4 ( R = 0.81) โดยที่ Y_42 หมายถึง ปริมาณการจราจรที่เกิดจากลูกค้า และ X_4 หมายถึงพื้นที่รวมของร้านค้าประเภท "ร้านขายเสื้อผ้า" มีหน่วยเป็นตารางเมตร (5) กิจกรรมประเภท "ห้องจัดงานรวม" คือ 〖InY〗_52=-0.74 +0.94 InX_1 ( R = 0.98) โดยที่ Y_52 หมายถึงปริมาณการจราจรที่เกิดจากแขกรับเชิญ และ X_1 หมายถึง จุแขกได้สูงสุด (6) กิจกรรมประเภท "ดิสโกเธค " คือ 〖InY〗_62=2.61 +0.005X_1 ( R = 0.99)โดยที่ Y_62 หมายถึงปริมาณการจราจรที่เกิดจากผู้มาเที่ยวดิสโกเธค และ X_1 หมายถึง จุคนได้สูงสุด (7) กิจกรรมประเภท "ศูนย์สุขภาพ " คือ 〖InY〗_72=0.71 +0.03X_1 ( R = 0.94)โดยที่ Y_72 หมายถึงปริมาณการจราจรที่เกิดจากผู้มาใช้บริการศูนย์สุขภาพ และ X_1 หมายถึง จุคนได้สูงสุด |
Other Abstract: | This research is an appraisal of trip generation from the hotel’s activities. The purpose of the study is to develop the methodology and trip generation model in term of traffic volume generated from the hotel’s activities. The results can be utilized in predicting generated traffic volume from a deluxe class hotel. Six deluxe class hotels located in Bangkok were selected for this study, they were The Oriental, The Royal Orchid Sheraton, Siam Inter¬Continental, The Dusit Thani, Hilton International Bangkok and The Bangkok Peninsula. Data collected were hotel's activities which were done by interview and questionair and vehicle occupancy survey. The Regression Analysis was used to estimate traffic volume during the peak periods. The results of each category of activity are as follows. (1) Employee is Y_12=2.21 +0.03 X_2 (Simple correlation coefficient, R = 0.99) where Y_12= total traffic volume by hotel's employee and X_2 = total official area in sq.m, unit. (2) Hotel guest is Y_22=109.19 +0.21 X_1 (R. = 0.99) where Y_22 = total traffic volume by hotel guest and X_1 = maximum number of hotel guests. (3) Restaurant is Y_32=159.47 +0.32 X_1-0.17 X_2 (Multiple correlation coefficient is 0.94) whereY_32 = total traffic volume by restaurant customer and X_1 = capacity of restaurant (persons)and X_2= total restaurant area in sq.m. unit. (4) Shop is 〖InY〗_42=3.22 +0.21 InX_4 ( R = 0.81) where Y_42 = total traffic volume by shop customer and X_4= total boutique shop area in sq.m. unit. (5) Conference and Banqueting is 〖InY〗_52=-0.74 +0.94 InX_1 ( R = 0.98) where Y_52 = total traffic volume by conventioner and X_1 = Capacity of convention room (persons) (6) Discotheque is 〖InY〗_62=2.61 +0.005X_1 ( R = 0.99) where Y_62 = total traffic volume by discotheque customer and X_1 = Capacity of discotheque (persons). (7) Health-club is 〖InY〗_72=0.71 +0.03X_1 ( R = 0.94) where Y_72 = total traffic volume by health-club customer and X_1 = capacity of health-club (persons) |
Description: | วิทยานิพนธ์ (วศ.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2529 |
Degree Name: | วิศวกรรมศาสตรมหาบัณฑิต |
Degree Level: | ปริญญาโท |
Degree Discipline: | วิศวกรรมโยธา |
URI: | http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/27594 |
ISBN: | 9745661392 |
Type: | Thesis |
Appears in Collections: | Grad - Theses |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
Sakchai_Pa_front.pdf | 576.2 kB | Adobe PDF | View/Open | |
Sakchai_Pa_ch1.pdf | 484.5 kB | Adobe PDF | View/Open | |
Sakchai_Pa_ch2.pdf | 679.52 kB | Adobe PDF | View/Open | |
Sakchai_Pa_ch3.pdf | 570.39 kB | Adobe PDF | View/Open | |
Sakchai_Pa_ch4.pdf | 1.68 MB | Adobe PDF | View/Open | |
Sakchai_Pa_ch5.pdf | 529.31 kB | Adobe PDF | View/Open | |
Sakchai_Pa_back.pdf | 1.67 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.