Порівняльна характеристика показників автобусних маршрутів на різних ділянках вулиць м. Львова
Автор: Омельчук Олексій Вікторович
Кваліфікаційний рівень: магістр (ОНП)
Спеціальність: Розумний транспорт і логістика для міст (освітньо-наукова програма)
Інститут: Інститут механічної інженерії та транспорту
Форма навчання: денна
Навчальний рік: 2022-2023 н.р.
Мова захисту: українська
Анотація: Швидкість сполучення на міських автобусних маршрутах впливає на якість надання послуг у мережі громадського транспорту. Зниження швидкості руху призводить до недотримання графіків руху та зниження продуктивності громадського транспорту. Так, у роботі [3] запропоновано три підходи для підвищення продуктивності системи громадського транспорту: модель пропуску зупинки (skip-stop), неактивна зупинка (deadheading) та короткий поворот (short-turn). У результаті було виявлено, що за допомогою методу «skip-stop» можна скоротити середню тривалість поїздки пасажира на 22%, а середню тривалість очікування пасажира – на 33%. Метод «short-turn» дозволяє скоротити середній час у дорозі на 21%, а середній час очікування на 33%. Найнижчі дані у методу «deadgading», який дозволяє скоротити середню тривалість подорожі пасажира та час його очікування на 5% і 9% відповідно. Використання методу «skip-stop» також можна знайти в роботах [4-9], де наведено відповідні результати дослідження заданих показників (залежно від конкретних умов руху). З використанням алгоритмів машинного навчання вирішуються проблеми зменшення небажаного ефекту групування автобусів на зупинках громадського транспорту [10] та прогнозування рейсів автобусів [11]. Запропонований у [10] підхід, що поєднує дві стратегії (збереження контролю та скориговану крейсерську швидкість), дозволяє мінімізувати групування автобусів на зупинках. Встановлено, що кожен автобус використовує стратегію круїз-контролю в середньому приблизно 7% часу. Відмінності в роботі міських маршрутів виникають з певною періодичністю. Зокрема, це пов’язано з днями тижня і є досить актуальним для різних годин доби [12]. На нього впливають різні транспортні потоки (автобуси ділять смуги з іншими учасниками дорожнього руху), і це впливає на час поїздки автобуса. Особливо це характерно для маршрутів «до» або «з» центру міста через високу концентрацію поїздок на роботу чи навчання [13]. Запізнення автобусів може створювати незручності для пасажирів і знижувати конкурентну привабливість маршруту через невизначеність часу в дорозі. Правильне управління часом може бути досягнуто шляхом моделювання різних сценаріїв і діагностики моделі часу подорожі. Це пов’язано з характеристиками маршруту та двома типами зв’язку для різних маршрутів. Такі моделі є конкурентними [14]. Зміна швидкості руху автобуса та часовий ряд з інтервалом 5 хвилин дають змогу визначити середнє значення поїздки автобуса на кожній ділянці лінії. Динамічна ієрархічна просторово-часова модель мережі та механізм аналізу фіксованих просторових залежностей швидкості (довгострокової та короткочасної) дозволяють прогнозувати зміну швидкості автобуса в наступному інтервалі часу [15]. Ключові слова: автобусні маршрути, громадський транспорт, середня швидкість руху. Перелік використаних літературних джерел. 1. Ponkratov, D., Davidich, Y., Kopytkov, D., Samchuk, G., Kush, Y. Public Transit Crowding Estimation Indicators: Comparative Analysis, Conditions of Application, Interaction. Lecture Notes in Networks and Systems 536 LNNS, pp. 764-774 (2023). 2. Zhuk M., Pivtorak H., Kovalyshyn V., Gits I. Development of a multinomial logitmodel to choose a transportation mode for intercity travel. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies 3(3-105), pp. 69-77 (2020). 3. Ghodsi, M., Seyedabrishami, S., Ardestani, A. Simulation model for applying operational tactics to evaluate transit system performance. Advances in Transportation Studies: an international journal 57, 3-16 (2022). 4. Tang, C., Ge, Y.-E., Zhang, J., Xu, Q. Modeling Limited-Stop Bus Corridor Services with Fare Payment Mode Choice and Trip Purpose Consideration. Computational Intelligence and Neuroscience 2022, 1-16 (2022). 5. Gkiotsalitis, K. A dynamic stop-skipping model for preventing public transport overcrowding beyond the pandemic-imposed capacity levels. IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems, Proceedings, ITSC, 2022-October, pp. 681-686 (2022). 6. Mei, Y., Gu, W., Cassidy, M., Fan, W. Planning skip-stop transit service under heterogeneous demands. Transportation Research Part B: Methodological 150, pp. 503-523 (2021). 7. Wallace, R. An example: Passenger crowding instabilities of V2I public transit systems. Springer Briefs in Applied Sciences and Technology, (9783319746326), pp. 57-66 (2018). 8. Cao, Z., (Avi) Ceder, A. Autonomous shuttle bus service timetabling and vehicle scheduling using skip-stop tactic. Transportation Research Part C: Emerging Technologies 102, pp. 370-395 (2019).