Проблемы формирования матриц корреспонденций для крупных и крупнейших городов

Размещено на http://www.allbest.ru/

Проблемы формирования матриц корреспонденций для крупных и крупнейших городов

Колебер Юлия Андреевна

В статье освещены проблемы формирования матриц корреспонденций для крупных и крупнейших городов. Показаны вопросы, решение которых поможет снизить погрешность результата получения матрицы. Исследованы современные направления повышения эффективности процесса создания матрицы корреспонденций для целей проектирования маршрутных сетей.

Формирование МК является достаточно сложной и трудоемкой задачей. Это связано, прежде всего, с большой размерностью получаемой информации. К тому же в настоящее время отсутствует единая систематизированная методика получения МК для города, включающая в себя не только трудовые (учебные) передвижения, но и передвижения культурно-бытового характера. В связи этим можно выделить основные вопросы, ответы на которые пытаются найти ученые в процессе формирования МК.

Выбор метода обследования пассажиропотоков

Стоит отметить, что среди натурных методов обследования ПП наибольшее распространение получил табличный метод. Это связано с тем, что среди всех натурных методов, которые, как известно, дают наиболее точные результаты по сравнению с остальными, табличный метод является менее трудоемким и дает возможность получить в результате значительное количество показателей. Однако проведение сплошного табличного обследования для крупных и крупнейших городов достаточно затруднено, а методология проведения выборочного обследования этим методом на сегодняшний день отсутствует (Горбачев П.Ф., Россолов А.В., Гончаренко С.Ю. Модифицированный метод табличного обследования пассажирских корреспонденций в средних городах / П.Ф. Горбачев, А.В. Россолов, С.Ю. Гончаренко // Автомобильный транспорт. -- 2014. -- № 34. -- С. 101-104). С целью охвата всей МС города обычно используют визуальный метод, который «позволяет зафиксировать мощность ПП на ключевых точках МС» (Горбачев П.Ф., Россолов А.В., Гончаренко С.Ю. Модифицированный метод табличного обследования пассажирских корреспонденций в средних городах / П.Ф. Горбачев, А.В. Россолов, С.Ю. Гончаренко // Автомобильный транспорт. -- 2014. -- № 34. -- С. 101-104) и дает информацию о емкостях транспортных районов по отправлению и прибытию (Россолов О.В. Удосконалення iнтервальноп концепцiп визначення попиту на послуги пасажирського маршрутного транспорту в крупних мiстах: автореф. дис. канд. техн. наук на здобуття наукового ступеня: 05.22.01 «Транспортнi системи» / О.В. Россолов. -- Харьков: ХНАДУ, 2012. -- 20 с.). Однако в случае применения данного метода в результате нельзя получить величину корреспонденции.

Стоит отметить, что натурные методы обследования ПП зачастую связаны со значительными проблемами организационного, финансового и правового характера, поэтому их применение иногда становится невозможным для реализации (особенно, в крупных и крупнейших городах, где ПП значительно велик).

Автоматизированные методы обследования ПП как альтернатива натурным методам в настоящее время приобретают все большее распространение в связи с массовым развитием информационных технологий. Несмотря на необходимость привлечения больших финансовых затрат эти методы обеспечивают непрерывное получение более точной информации без привлечения большого количества учетчиков.

Примерами успешных автоматизированных систем подсчета пассажиров являются ООО Холдинг «ПромСервис», «Штрих-М: Транспорт», «ПОТОК» (Лебедева О.А. Совершенствование методов мониторинга пассажиропотоков на маршрутах городского пассажирского транспорта общего пользования: дис. … канд. тех. наук: 05.22.10 / Лебедева Ольга Анатольевна. -- Иркутск. -- 2014. -- 171 С.).

В работе (Васильева А.Н., Мартынова Ю.А., Мартынов Я.А. Получение массива отправлений пассажиров городского общественного транспорта на основе данных электронных карт / А.Н. Васильева, Ю.А. Мартынова, Я.А. Мартынов // сборник трудов конференции «Молодежь и современные информационные технологии». -- 2013. -- С. 361-363) предлагается формировать массив отправлений пассажиров с применением современных информационных технологий и методов обработки данных. Отмечается, что получение массива отправлений пассажиров как неотъемлемой составляющей МК вызывает наибольшие затруднения и, следовательно, требует применения автоматизированного режима работы. Таким образом, предлагается алгоритм получения массива отправлений пассажиров на основе данных, получаемых с электронных карт (Васильева А.Н., Мартынова Ю.А., Мартынов Я.А. Получение массива отправлений пассажиров городского общественного транспорта на основе данных электронных карт / А.Н. Васильева, Ю.А. Мартынова, Я.А. Мартынов // сборник трудов конференции «Молодежь и современные информационные технологии». -- 2013. -- С. 361-363).

В любом случае, получение данных о ПП на маршрутах не дает готовую МК, а, зачастую, лишь данные о входящих и выходящих пассажирах, поэтому полученная информация должна подвергаться обработке согласно соответствующей методике с последующим формированием МК.

Выбор метода формирования МК

Если рассматривать вопрос выбора метода формирования МК в целом, то ясно следующее. Достоинством получения МК путем натурных обследований является получение более точных результатов обследования, а недостатком -- большая трудоемкость получения информации. Математическое моделирование МК позволяет снизить трудоемкость процесса получения информации, однако дает в результате большие погрешности. В связи с тем, что главной целью проектировщика в итоге является получение достоверной (наиболее приближенной к реальным условиям) МК, пригодной для пополнения информационной базы задач по оптимизации городской МС, прерогативой ее формирования должно являться использование именно натурных обследований. В силу того, что получение МК по всем передвижениям в городе, включая культурно-бытовые, методом натурных обследований очень сложно осуществить на практике, можно предлагать для формирования МК, отражающей культурно-бытовые передвижения, методы математического моделирования. В то же время с научной точки зрения представляется актуальным направление решения задач по снижению степени погрешности в случае применения математических моделей.

Выбор модели формирования спроса пассажиров на передвижения

Согласно (Горбачев, П.Ф. Интервальное моделирование спроса на трудовые передвижения в крупнейших городах [Текст] / П.Ф. Горбачев, А.В. Россолов, К.В. Костенко // Вісник Східноукраїнського національного університету імені Володимира Даля. -- 2011. -- № 159. -- С. 248-253), (Ortuzar J. de D. Modelling transport. Third edition / Ortuzar J. de D., Willumsen L.G. -- John Wiley & Sons Ltd. 2006, -- 499 p.) модель формирования спроса пассажиров на передвижения базируется на подходах двух групп: модели совокупного спроса и модели дискретного выбора. Модели совокупного спроса базируются на предположении, что спрос на передвижения формируется под влиянием одного или некоторого перечня транспортных факторов и не отображают случайный характер спроса на передвижения. Модели дискретного выбора позволяют учесть больший перечень факторов и обладают большей гибкостью. Следовательно, спрос пассажиров на услуги ОПТ носит случайный характер и должен формироваться на основе целого перечня факторов. В то же время автором (Горбачев, П.Ф. Интервальное моделирование спроса на трудовые передвижения в крупнейших городах [Текст] / П.Ф. Горбачев, А.В. Россолов, К.В. Костенко // Вісник Східноукраїнського національного університету імені Володимира Даля. -- 2011. -- № 159. -- С. 248-253) отмечается, что даже в случае применения моделей дискретного выбора результатом расчета, в любом случае, будет являться один вариант МК, достоверность которого оценить очень трудно. В работе (Горбачов, П.Ф. Нова концепція моделювання потреб населення у трудових пересуваннях міським пасажирським транспортом [Текст] / П.Ф. Горбачов // Вісник Дніпро- петровського національного університету залізничного транспорту імені академіка В. Лазаряна. -- 2009.- № 27. -- С. 210--214) показано, что спрос на передвижения нельзя оценить только лишь одной МК, поскольку по факту он находится в различных состояниях.

Структура МК

Среди всех передвижений населения в черте города наибольшую долю составляют именно трудовые (учебные) передвижения (ТП), поскольку они носят регулярный характер. Ежедневно с помощью ОПТ занятое население города и обучающиеся учреждений профессионального образования совершают поездки к местам приложения труда (учебы).

Во многих исследованиях матрица трудовых передвижений и является основой для оптимизации МС без учета матрицы корреспонденций культурно-бытового характера, так или иначе влияющей на формирование городских маршрутов. Общая МК, включающая в себя как трудовые, так и культурно-бытовые передвижения, поможет в полной мере описать характер всех передвижений в городе. Для целей оптимизации МС такая детализация представляется особенно важной.

Однако в настоящее время отсутствуют подходы к формированию не только трудовой МК, но общей МК, дополненную культурно-бытовыми корреспонденциями. В связи с этим представляется достаточно важным создание методики формирования общей МК.

Детализация формирования корреспонденций в пространстве

В большинстве исследований МК формируется путем разбиения территории города на транспортные микрорайоны и нахождения в каждом из них узла отправления пассажиров в другие транспортные микрорайоны (Трофимов С.П., Дружинина Н.Г., Трофимова О.Г. Моделирование пассажирских потоков городского общественного транспорта / С.П. Трофимов, Н.Г. Дружинина, О.Г. Трофимова // Вестник Уральского института экономики, управления и права. -- 2015. -- № 4 (33). -- С. 4-10); (Ульяновский И.А. Разработка методов организации маршрутных сетей городского пассажирского транспорта на базе совершенствования методики обследования пассажиропотоков: дис. … канд. тех. наук: 05.22.10 / Ульяновский Иван Александрович. -- Вологда. -- 2006. -- 160 С.). Таким образом, получаются передвижения между транспортными микрорайонами города. При этом количество микрорайонов определяется исходя из численности населения города. Так согласно (Самойлов Д.С. Городской транспорт: Учебник для вузов. М.: Стройиздат, 1983. -- 384 с., с. 182) для крупных городов с численностью населения от 500 до 1000 тыс. человек рекомендуемое количество микрорайонов находится в пределах от 15 до 50; для крупнейших городов с численностью населения свыше 1000 тыс. человек -- более 50 микрорайонов. Увеличение количества транспортных микрорайонов приводит к росту числа пассажирских корреспонденций. Это позволяет повысить степень детализации выходных данных.

Однако невозможно в случае разбиения города на транспортные микрорайоны полностью «прорисовать» путь пассажира непосредственно от пункта отправления к пункту назначения. В связи с этим наиболее точной и пригодной для оптимизации МС будет являться та МК, которая получена путем формирования корреспонденций с точностью до ОП, ближайшего к «двери» пункта отправления (прибытия) пассажира. Так авторы (Мартынова Ю.А., Мартынов Я.А. Расчет матрицы трудовых пассажирских корреспонденций на основе анализа геоданных электронных карт / Ю.А. Мартынова, Я.А. Мартынов // Глобальный научный потенциал. -- 2014. -- № 12 (45). -- С. 102-105) предлагают алгоритм формирования МК на основе зонирования города относительно ОП, которые и будут являться центром соответствующих зон. В соответствии с предложенным алгоритмом формируются три массива данных: массив отправлений, массив прибытий и массив затрат на передвижение от ОП отправления до ОП прибытия.

Детализацию формирования корреспонденций с точностью до ОП может дать метод натурных обследований при получении МК, в частности, анкетное обследование передвижений в городе.

Фиксация начала и окончания передвижений с точностью до ближайшего ОП ОПТ к «двери» пункта отправления (прибытия) требует достаточных трудовых и временных затрат, но в итоге дает наиболее приближенные к реальности результаты, нежели чем процедура разбиения города на транспортные микрорайоны в процессе получения МК.

Отсечение статистических шумов и выбор времени обследования

Статистический шум -- новое понятие в процессе обследований передвижений пассажиров автоматизированным методом [65, с. 154-155]. В случае обследования рейса в течение нескольких дней характеристики ПП по каждому из дней не совпадают между собой, и в результате не понятно, информация какого из дней обследования является реальной. При этом встает вопрос о выборе дня обследования ПП. Так результаты практических исследований было выявлено, что такие дни недели, как понедельник и пятница отличаются характером ПП. В итоге выделены три подтипа будних дней: понедельник, вторник-четверг, пятница (Таубкин Г.В., Коптелов О.Г., Быкова Г.П. Планирование перевозок по результатам обследования пассажиропотоков / Г.В. Таубкин, О.Г. Коптелов, Г.П. Быкова // Транспортное дело России. -- 2015. -- № 3. -- С. 154-155), ПП по которым отличны между собой. В то же время автор (Пыталева О.А. Обоснование параметров маршрутной сети городского наземного пассажирского транспорта: дис. … канд. техн. наук: 05.22.01 / Пыталева Ольга Анатольевна. -- Екатеринбург, 2010. 164 с.) отмечает, что построение отдельных МК для разных групп перемещений, дней недели, сезонов может оказаться наиболее точным. В то же время МК, способной наиболее полно отразить потребность населения города в передвижениях, будет являться та, которая сформирована для утреннего часа пик.

Согласно (Ульяновский И.А. Разработка методов организации маршрутных сетей городского пассажирского транспорта на базе совершенствования методики обследования пассажиропотоков: дис. … канд. тех. наук: 05.22.10 / Ульяновский Иван Александрович. -- Вологда. -- 2006. -- 160 С.) сутки разбиваются на ряд временных интервалов: утренние часы пик, утреннее межпиковое время, дневное межпиковое время, вечерние часы пик, вечернее межпиковое время. Внутри указанных интервалов ПП считается однородным. Обследование проводится для каждого временного интервала.

Снижение погрешности обследований и получения искомой МК

Стоит отметить, что в связи с масштабностью информации данного типа, в любом случае, погрешность будет не нулевая. Но достижение результатов по ее снижению поможет получить МК, наиболее приближенную к реальности.

Меньшей погрешности можно добиться путем моделирования матрицы методом натурных обследований. Применение в данном случае автоматизированных систем поможет не только усилить эффект снижения погрешности, но и облегчить процедуру получения и обработки данных. В случае натурных обследований ПП большие требования предъявляются к внимательности учетчиков, поскольку от этого зависит точность полученных данных.

Предложенная Горбачевым П.Ф. и доработанная впоследствии интервальная концепция формирования МК, описанная выше, также позволяет получить результат, в наибольшей степени отражающий реальность.

Формирование МК с точностью до ОП также является важным условием повышения точности результатов.

В целом стоит отметить, что снижение погрешности обследований и получения искомой МК зависит от правильного анализа вышеизложенной информации и построения на основе этого анализа методики и алгоритма, позволяющих получить наиболее адекватную и приближенную к реальности МК. Полученная МК в дальнейшем наиболее точно отразит спрос пассажиров на перемещение по городу и позволит сформировать наиболее оптимальный вариант МС.

Список литературы

матрица корреспонденция пассажиропоток маршрутный

1. Васильева А.Н., Мартынова Ю.А., Мартынов Я.А. Получение массива отправлений пассажиров городского общественного транспорта на основе данных электронных карт / А.Н. Васильева, Ю.А. Мартынова, Я.А. Мартынов // сборник трудов конференции «Молодежь и современные информационные технологии». - 2013. - С. 361-363.

2. Горбачев, П.Ф. Интервальное моделирование спроса на трудовые передвижения в крупнейших городах [Текст] / П.Ф. Горбачев, А.В. Россолов, К.В. Костенко // Вісник Східноукраїнського національного університету імені Володимира Даля. - 2011. - № 159. - С. 248-253.

3. Горбачов, П.Ф. Нова концепція моделювання потреб населення у трудових пересуваннях міським пасажирським транспортом [Текст] / П.Ф. Горбачов // Вісник Дніпропетровського національного університету залізничного транспорту імені академіка В. Лазаряна. - 2009.- № 27. - С. 210-214.

4. Горбачев П.Ф., Россолов А.В., Гончаренко С.Ю. Модифицированный метод табличного обследования пассажирских корреспонденций в средних городах / П.Ф. Горбачев, А.В. Россолов, С.Ю. Гончаренко // Автомобильный транспорт. - 2014. - № 34. - С. 101-104.

5. Лебедева О.А. Совершенствование методов мониторинга пассажиропотоков на маршрутах городского пассажирского транспорта общего пользования: дис. … канд. тех. наук: 05.22.10 / Лебедева Ольга Анатольевна. - Иркутск. - 2014. - 171 С.

6. Мартынова Ю.А., Мартынов Я.А. Расчет матрицы трудовых пассажирских корреспонденций на основе анализа геоданных электронных карт / Ю.А. Мартынова, Я.А. Мартынов // Глобальный научный потенциал. - 2014. - № 12 (45). - С. 102-105.

7. Пыталева О.А. Обоснование параметров маршрутной сети городского наземного пассажирского транспорта: дис. … канд. техн. наук: 05.22.01 / Пыталева Ольга Анатольевна. - Екатеринбург, 2010. 164 с.

8. Таубкин Г.В., Коптелов О.Г., Быкова Г.П. Планирование перевозок по результатам обследования пассажиропотоков / Г.В. Таубкин, О.Г. Коптелов, Г.П. Быкова // Транспортное дело России. - 2015. - № 3. - С. 154-155.

9. Трофимов С.П., Дружинина Н.Г., Трофимова О.Г. Моделирование пассажирских потоков городского общественного транспорта / С.П. Трофимов, Н.Г. Дружинина, О.Г. Трофимова // Вестник Уральского института экономики, управления и права. - 2015. - № 4 (33). - С. 4-10.

10. Ульяновский И.А. Разработка методов организации маршрутных сетей городского пассажирского транспорта на базе совершенствования методики обследования пассажиропотоков: дис. … канд. тех. наук: 05.22.10 / Ульяновский Иван Александрович. - Вологда. - 2006. - 160 С.

11. Россолов О.В. Удосконалення iнтервальноп концепцiп визначення попиту на послуги пасажирського маршрутного транспорту в крупних мiстах: автореф. дис. канд. техн. наук на здобуття наукового ступеня: 05.22.01 «Транспортнi системи» / О.В. Россолов. - Харьков: ХНАДУ, 2012. - 20 с.

12. Самойлов Д.С. Городской транспорт: Учебник для вузов. М.: Стройиздат, 1983. - 384 с.

13. Ortuzar J. de D. Modelling transport. Third edition / Ortuzar J. de D., Willumsen L.G. - John Wiley & Sons Ltd. 2006, - 499 p.

Размещено на Allbest.ru