Дорохин Сергей Владимирович – д-р техн. наук, декан автомобильного факультета
394087, г. Воронеж, ул. Тимирязева, д. 8
Dorokhin Sergey V. – Doctor of Technical Sciences, Dean of the Automobile Faculty
8, Timiryazev Street, Voronezh, 394087
Котов Роман Алексеевич – аспирант
394087, г. Воронеж, ул. Тимирязева, д. 8
Kotov Roman A. – postgraduate student
8, Timiryazev Street, Voronezh, 394087
Введение. Обоснована актуальность прогнозирования пассажиропотока автобусного транспорта общего пользования в условиях устойчивого сокращения объёмов перевозок, старения подвижного состава и трансформации транспортного поведения населения. Показана необходимость разработки прозрачной, интерпретируемой и статистически обоснованной модели, учитывающей как демографические, так и инфраструктурные факторы.
Цель исследования – разработать интерпретируемую и статистически обоснованную регрессионную модель среднесрочного прогнозирования пассажиропотока автобусного транспорта общего пользования, учитывающую демографические и инфраструктурные детерминанты, с возможностью адаптации к условиям различных регионов.
Методы и материалы. В исследовании использованы официальные статистические данные по Воронежской области за 2010–2024 гг., включая число перевезённых пассажиров, численность населения и наличие эксплуатационных автобусов. В качестве метода прогнозирования применена множественная линейная регрессия с учётом временного тренда.
Методология. Построена регрессионная модель зависимости пассажиропотока от демографических и инфраструктурных факторов; оценка параметров выполнена методом наименьших квадратов, качество модели проверено по коэффициенту детерминации, статистической значимости коэффициентов и анализу остатков.
Результаты. Модель показала высокую объясняющую способность (R² = 0,94); прогноз на 2025–2031 гг. указывает на устойчивое снижение пассажиропотока – с 254,7 тыс. до 177,5 тыс. чел., что связано в первую очередь с демографическим спадом.
Обсуждение. Отрицательный коэффициент при числе автобусов отражает не причинно-следственную связь, а реакцию системы на падение спроса; положительный тренд компенсирует нелинейные эффекты последних лет. Результаты согласуются с общероссийскими тенденциями и подчёркивают необходимость перехода от количественного к качественному управлению перевозками.
Заключение. Разработанная модель является интерпретируемой, практически применимой и пригодной для стратегического планирования. В перспективе планируется расширение набора переменных, переход к маршрутно-ориентированному прогнозированию и интеграция модели в систему сценарного планирования.
Introduction. The relevance of forecasting the passenger flow of public bus transport in the conditions of the steady decline in the volume of traffic, the aging of rolling stock and the transformation of population transport priorities has been substantiated. The need to develop a transparent, interpretable and statistically valid model, considering both demographic and infrastructure factors, has been shown.
The purpose of the study is to develop an interpretable and statistically substantiated regression model of medium-term prediction of the passenger flow of public bus transport, taking into account demographic and infrastructure determinants, with the adaptation possibility to the conditions of different regions.
Methods and materials. The study uses official statistical data of the Voronezh Region for the period from 2010 to 2024, including the number of transported passengers, the population and the availability of buses in operation. Multiple linear regression based on a time trend is used as a forecasting method.
Methodology. A regression model of the dependence of passenger flow on demographic and infrastructural factors has been built; the parameters have been evaluated using the least squares method; the quality of the model has been checked by the coefficient of determination, the statistical significance of the coefficients and the analysis of residuals.
Results. The model has demonstrated a high explanatory power (R² = 0.94); the forecast for the period from 2025 to 2031 indicates a steady decrease in passenger traffic – from 254.7 thousand to 177.5 thousand people, which is primarily due to the demographic decline.
Discussion. The negative coefficient for the number of buses does not reflect a cause-and-effect relationship, but rather the system’s response to falling demand; the positive trend compensates nonlinear effects of recent years. The results coincide with national trends and emphasize the need to move from quantitative to qualitative transportation management.
Conclusion. The developed model is interpretable, practically applicable, and suitable for strategic planning. In the future, it is planned to expand the set of variables, switch to route-oriented forecasting and integrate the model into the system of scenario planning.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.