Фадеев Александр Иванович – д-р техн. наук, проф. кафедры транспорта
660062, г. Красноярск, пр. Свободный, 79
Scopus ID: 57208356151
Fadeev Alexandr I. – Dr. of Sci. (Engineering), Professor of the Transport Department
79, Krasnoyarsk, 660062
Scopus ID: 57208356151
Ильянков Алексей Михайлович – аспирант кафедры транспорта
660062, г. Красноярск, пр. Свободный, 79, стр. 5
Scopus ID: 57208356151
Ilyankov Aleksey M. – Postgraduate student, Transport Department
79, Krasnoyarsk, 660062
Scopus ID: 57208356151
Введение. Одним из актуальных нерешенных до настоящего времени вопросов является определение потенциального (общего, насыщенного) транспортного спроса, т.е. теоретического количества поездок, которое возможно на сегменте рынка перевозок по междугородным автобусным регулярным маршрутам.Материалы и методы. Ключевой информацией для математической модели определения междугородного транспортного спроса является объем отправлений и прибытий между населенными пунктами. Данная статистика доступна в основном для транспорта общего пользования. Информация об общем транспортном спросе, как правило, отсутствует. Для автодорожной сети объемы отправлений зачастую рассчитываются как определенный процент от общего населения.В настоящее время особую перспективу представляют методы изучения транспортного спроса, основанные на сборе, интеграции и анализе больших и разнородных данных, генерируемых различными источниками в пространствах жизнедеятельности человека. В рамках данного направления рассматривается применение информации системы видеонаблюдения транспортных средств для учета междугородных транспортных потоков. В статье сформулирована система уравнений, связывающих корреспонденции между населенными пунктами и учитываемый пассажирский поток, который подразделяется на входящий, исходящий и транзитный.При использовании видеонаблюдения транспортного средства в расчетах посредством предложенного поправочного коэффициента учитывается эффект, связанный с перемещением наблюдателя в пространстве, который заключается в следующем: объекты, учитываемые движущимся наблюдателем, будут доступны неподвижному наблюдателю через промежуток времени, который можно определить как отношение расстояния между наблюдателями к скорости объекта.Результаты. Предложенный в статье подход для учета транспортных и пассажирских потоков апробирован на изолированном транспортном коридоре, пассажиры по которому перевозятся автомобильным транспортом (автобус рейсовый и заказной, легковой автомобиль), другие виды транспорта (например, железнодорожный) отсутствуют.Обсуждение и заключение. Коэффициент детерминации полученной математической модели позволяет сделать вывод о ее приемлемости, 18% вариации зависимой переменной можно отнести на счет неизвестных, скрытых параметров или статистических погрешностей исходных данных.
Introduction. One of the current unresolved issues is to determine the potential (total, intensive) transport demand, i.e. the theoretical number of trips that are possible in the segment of the intercity bus transportation market on regular routes.Materials and methods. The key information for the mathematical model of determining intercity transport demand is the volume of departures and arrivals between settlements. These statistics are available mainly for public transport. Information on overall transport demand, as a rule, is unavailable. For the road network, departure volumes are often calculated as a certain percentage of the total population.Currently, methods of studying transport demand based on the collection, integration and analysis of large and heterogeneous data generated by various sources in the spheres of human activities represent a promising perspective. Within this approach, the application of information from a vehicle video surveillance system for tracking the intercity traffic flows is being considered. The article formulates a system of equations linking transport communications between settlements and the passenger flow being considered, which is divided into incoming, outgoing, and transit.When using video surveillance of a vehicle in calculations with the use of the proposed correction factor, we take into account the effect associated with the movement of the observer in space, which is as follows: the objects taken into account by the moving observer will be available to the stationary observer after a period of time, which can be defined as the ratio of the distance between the observers to the speed of the object.Results. The proposed in the article approach for tracking transport and passenger flows has been tested on an isolated transport corridor, along which passengers travel by road (scheduled and chartered buses, cars), and other modes of transport (e.g., rail) are absent.Discussion and conclusion. The coefficient of determination of the obtained mathematical model allows us to conclude that it is acceptable, 18% of the variation in the dependent variable can be attributed to unknown, hidden parameters or statistical errors in the initial data.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.