Аналіз та прогнозування інтервалів руху між транспортними засобами в околі перехресть у м. Львові
Автор: Швець Любомир Олегович
Кваліфікаційний рівень: магістр
Спеціальність: Організація і регулювання дорожнього руху
Інститут: Інститут механічної інженерії та транспорту
Форма навчання: денна
Навчальний рік: 2020-2021 н.р.
Мова захисту: українська
Анотація: Швець Л.О., Ковалишин В.В. (керівник). Аналіз та прогнозування інтервалів руху між транспортними засобами в околі перехресть у м. Львові. Магістерська кваліфікаційна робота. – Національний університет «Львівська політехніка», Львів, 2020. Розширена анотація. Проаналізовано уже існуючі результати досліджень певних показників транспортного потоку на ВДМ міста. Так фактичний розподіл значень часових інтервалів за різних інтенсивностей руху показує, що із зменшенням інтенсивності часові інтервали зростають. Також вченими було проаналізовано розподіл інтервалів часу між ТЗ при різному складі транспортного потоку при впливі інтенсивності руху. Сільяновим було виведено залежність інтервалів часу між автомобілями за різної швидкості руху. Видно, що із збільшенням інтервалів між автомобілями швидкості руху зростають. Проте проведення додаткових досліджень в даному напрямі дасть можливість більш детально охарактеризувати певні залежності показників транспортного потоку. Так на першому етапі досліджено інтервали руху між транспортними засобами на багатосмуговій проїзній частині. Дослідження інтервалів руху між транспортними засобами проводились на магістральній вулиці регульованого руху з розділовою смугою (вулиця Наукова міста Львів). На даній ділянці вулиці три смуги руху в кожному напрямку, покриття – асфальтобетон, в хорошому стані. Ширина смуг руху становить 3,75 м. Дослідження проводились на відстані 75 м за перехрестям з вулицею Тролейбусною. Дослідження проводились за допомогою відеокамери, яка охоплювала обидва напрямки. За допомогою відео були отримані відповідні значення показників транспортного потоку. Дослідження показників транспортного потоку проводились у п’ять тижнів з інтервалом у 15 хвилин. Розподіл транспортного потоку за видами та по смугах руху наведено у таблиці. Беречи до уваги отримані результати інтенсивності та складу транспортного потоку, можна підвести наступний підсумок. Усі дослідження часових інтервалів руху на магістральній вулиці будуть проводитись за інтенсивності руху в межах 949-1193од/год та середній частці легкових автомобілів більше 65%. Вирішено визначити на скільки водії дотримуються безпечних інтервалів руху між автомобілями на багато смуговій вулиці міста Львова (вулиця Наукова). На першому етапі досліджено фактичні інтервали руху між транспортними засобами по днях тижня в програмному продукті «R-project». Наведено процедуру інсталяції програми «R-project», а також головні функції (скопіюйте з файлу distance_time.csv, де TV – часовий ряд (вектор) інтервалів руху з 335 значеннями за період дослідження). Часовий ряд інтервалів руху складається із 335 значень для кожного тижня. Таким чином у програмі «R-project» графічно виведено залежність «інтервали руху - час». Наступним етапом створено об’єкти часових рядів у програмі «R-project» (задано програмі кількість значень кожного тижня). Для цього неведено функцію. Декомпозиція у програмі «R-project». Загальну модель ряду можна представити як x = m + s + z , де m - тренд, s - сезонність, z - похибка. «R-project» дозволяє легко розкласти ряд на ці компоненти. Для цього можна використати функції decompose() та stl(). decompose() використовує для розкладу ковзні середні, a stl() згладжування loess. В якості прогнозу наступних значень використано функцію x = m + s. Сезонність у нашому випадку – тижні. Декомпозиція часового ряду може бути виконана на наступні складові частини: трендово-цикличну, сезонну і випадкову, використовуючи мультиплікативну модель часового ряду. Проведено декомпозицію STL для часового ряду інтервалів руху між автомобілями – розподіл часового ряду на сезонні, трендові та нерегулярні компоненти, використовуючи згладжування loess (STL). На основі отриманих значень можна спрогнозувати часові ряди інтервалів руху на майбутній період. Для перевірки результатів прогнозування отримані значення при проведенні декомпозиції часових рядів із програми «R-project» перенесемо в Microsoft Excel. Використовуючи тренд та сезонну змінну можна отримати прогнозований результат часового ряду інтервалів руху транспортних засобів в певний період. Для прикладу в програмі Microsoft Excel взято наступний робочий день – понеділок. При порівнянні отриманих значень з існуючими визначено похибку у мілісекундах та відсотках. На основі цих значень визначено такі показники як MAE (Mean Absolute Error – середня абсолютна похибка, мс), RMSE (Root Mean Square Error – корінь із середньоквадратичної похибки, %) та MAPE (Mean Absolute Percentage Error – середня складова відносної похибки, мс). Отже, визначено, що MAE становить 665мс, RMSE – 21,8%, MAPE – 688мс. На основі отриманих даних можна зробити висновки: в даних є яскраво виражена залежність за днями тижня; при декомпозиції обома функціями для моделі прогнозу x = m + s отримали однакові дані; обрана модель для прогнозування нашого ряду є досить точною, оскільки похиба становить 21%. Запропонована модель є універсальною та саморегульованою. Для покращення прогнозу необхідно продовжувати збір даних та удосконалювати модель. Чим більше даних, тим кращий прогноз. Знаючи прогнозовані інтервали руху транспортних засобів можна визначити як інтенсивності руху, щільність, динамічний габарит, так і швидкості. Оскільки дані показники взяємопов’язані. Об’єкт дослідження: ділянка вулиці Наукова міста Львова. Предмет дослідження: інтенсивність, склад, швидкість, інтервали руху між транспортними засобами. Мета дослідження: дослідити часовий ряд інтервалів руху між транспортними засобами на багатосмуговій проїзній частині протягом п’яти тижнів та спробувати спрогнозувати інтервали руху між автомобілями на майбутнє. Для виконання даної мети вирішено застосувати сучасну комп’ютерну програму «R-project». В результаті проведених досліджень: проведено аналіз методів та алгоритмів управління дорожнім рухом у містах; визначено інтервали транспортних потоків на магістральних вулицях. Ключові слова – магістральна вулиця, інтервали руху, прогнозування поведінки транспортного потоку. Перелік використаних літературних джерел. 1. Webster F. Traffic signals / F. Webster, B. Cobbe. – Road Research Technical Paper. – № 56, HMSQ. – London. – 112 p. 2. Teply S. Canadian Capacity Guidefor Signalized Intersections. Second Edition / S. Teply, D. I. Allingham, D. B. Richardson, B. W. Stephenson. – Toronto: Institute of Transportation Engineers, District 7, 1995. – 116 p. 3. Highway Capacity Manual / Washington: TRB, 2000. – 1134 p. 4. Queue Discharge Flow and Speed Models for Signalised Intersections 5. Галаса П.В. Експертний аналіз дорожньо-транспортних пригод / П.В. Галаса, В.Б. Кисельов, А.С. Куйбіда, Ю.О. Лахно, Г.М. Надгорний. – К.: «Експерт-сервіс», 1995, 193с. 6. Пугачёв И. Н. Организация и безопасность дорожного движения : учеб. пособие для студ. высш. учеб. заведений / И. Н. Пугачёв, А. Э. Горев, Е. М. Олещенко. – М. : Изд-ий центр «Академия», 2009. – 272 с.