Оценка эффективности ежесуточного управления парком модульных пассажирских транспортных средств на городских регулярных маршрутах

Авторы

  • Сергей Александрович Аземша Белорусский государственный университет транспорта image/svg+xml Автор https://orcid.org/0000-0002-9368-8910
  • Сергей Юрьевич Янкович Филиал «Автобусный парк №6» ОАО «Гомельоблавтотранс» Автор

DOI:

https://doi.org/10.18503/SMTS-2024-14-1-4-17

Ключевые слова:

пассажиронапряженность, состав модульного пассажирского транспортного средства, прогнозирование, вместимость, интеллектуальный анализ данных

Аннотация

Параметры пассажиропотока на маршруте регулярного городского общественного пассажирского транспорта (ГОПТ) являются основополагающими при организации данного вида транспортной работы. В частности, величина пассажиропотока на маршруте определяет количество и вместимость пассажирских транспортных средств (ПТС), а также интервалы их движения и период работы. Основная проблема заключается в том, что величина пассажиропотока не является постоянной и может меняться ежедневно в зависимости от дня недели, месяца года и иных факторов, влияющих на транспортную подвижность населения. В то же время на практике количество ПТС, работающих на маршруте, их вместимость и интервалы движения изменяются в зависимости от типа дня недели (будний/выходной) и сезона (летнее/зимнее расписание). Такой подход к планированию и организации работы ГОПТ зачастую приводит к избытку провозных возможностей по сравнению с имеющейся мощностью пассажиропотока. В свою очередь это ведёт к неоправданному увеличению себестоимости работы ГОПТ. Поэтому создание условий, при которых провозные возможности ПТС будут максимально приближаться к величине пассажиропотока, позволит повысить окупаемость работы ГОПТ. Одним из возможных способов обеспечения соответствия вместимости ПТС фактическому пассажиропотоку является организация работы ГОПТ с использованием составов модульных ПТС. Суммарная вместимость таких ПТС при выполнении каждого рейса на каждом маршруте может увеличиваться (уменьшаться) путём прицепки (отцепки) модулей. Регулирование вместимости модульных ПТС основано на мониторинге пассажиронапряжённости на каждом рейсе каждого маршрута и прогнозировании пассажиронапряжённости для распределения имеющегося парка составов модульных ПТС на эти рейсы. Целью исследования является оценка экономической эффективности ежесуточного прогнозирования пассажиронапряжённости на каждом рейсе каждого маршрута с дальнейшим назначением на рейсы состава модульных ПТС оптимальной вместимости. Результаты расчётов показали, что использование составов модульных ПТС позволяет повысить окупаемость работы на исследуемом оборотном рейсе на 39% (с 79.8% до 110.6%), а также снизить себестоимость выполнения такого оборотного рейса на 41% (с 7.74 у. е. до 4.59 у. е.). Реализация предлагаемой схемы организации работы городского пассажирского транспорта в г. Гомеле, основанной на использовании составов модульных ПТС, позволит сэкономить порядка 2.38 млн у. е. в год.

Скачивания

Данные по скачиваниям пока не доступны.

Библиографические ссылки

Белокуров В.П., Мотузка Д.А., Артемов А.Ю. Повышение эффективности эксплуатации автотранспорта при осуществлении сезонных пассажирских перевозок в городах курортных зон // Технология колёсных и гусеничных машин. 2015. № 3. С. 25-33.

Kampf R., Stopka O., Bartuška L., Zeman K. Circulation of Vehicles as an Important Parameter of Public Transport Efficiency // Proceedings of the 19th International Scientific Conference on Transport Means. Kaunas University of Technology, 2015. pp. 143-146.

Хвостов А.А., Шипилова Е.А., Ребриков Д.И. Планирование и обработка результатов исследования пасса-жиропотока в рамках маршрута // Научный вестник Воронежского государственного архитектурно-строительного университета. Серия: Информационные технологии в строительных, социальных и экономи-ческих системах. 2013. № 2. С. 97-102.

Medviď P., Gogola M., Kubaľák S. Occupancy of Public Transport Vehicles in Slovakia // Transportation Research Procedia. 2020. Vol. 44. pp. 153-159. https://www.doi.org/10.1016/j.trpro.2020.02.022.

Петров А.И., Абдулмажидов А.М. Исследование приспособленности системы городского пассажирского автомобильного транспорта Нефтеюганска к неравномерности пассажиропотоков // Научно-практический семинар Международной выставки - ярмарки “Город-2002”, “АЗС комплекс -2002”, “Автосалон-2002”. Тю-мень, 2002.

Аземша С.А., Грищенко Т.В., Ясинская О.О. Исследование наполняемости автобусов при городских пере-возках пассажиров в г. Могилеве // Вестник Полоцкого государственного технического университета. Серия В «Промышленность. Прикладные науки». 2020. № 11. С. 62-69.

Ponte C., Melo H.P.M., Caminha C., Andrade J.S., Furtado V. Traveling Heterogeneity in Public Transportation // EPJ Data Science. 2018. Vol. 7.No. 1. https://www.doi.org/10.1140/epjds/s13688-018-0172-6.

Adra N., Michaux J.-L., André M. Analysis of the Load Factor and the Empty Running Rate for Road Transport. Artemis - Assessment and Reliability of Transport Emission Models and Inventory Systems, 2004. 31 p. URL: https://hal.science/hal-00546125 (дата обращения: 16.08.2019).

Average Vehicle Occupancy Factors for Computing Travel Time Reliability Measures and Total Peak Hour Excessive Delay Metrics [Электронный ресурс]. URL: https://www.fhwa.dot.gov/tpm/guidance/avo_factors.pdf (дата обращения: 19.12.2023).

Скирковский С.В. Исследование влияния факторов на результативность работы городского пассажирского маршрутизированного транспорта // Вестник Белорусского государственного университета транспорта: Наука и транспорт. 2017. No. 1. pp. 30-35.

Ryabovbov I.M., Kashmanov R.Ya. Improving the Organization of Passenger Service on the Route by Using Buses of Different Capacity // The Russian Automobile and Highway Industry Journal. 2019. Vol. 16. No. 3. pp. 264-275. https://www.doi.org/10.26518/2071-7296-2019-3-264-275.

Гозбенко В.Е., Крипак М.Н., Лебедева О.А., Каргапольцев С.К. Повышение эффективности функциониро-вания транспортной сети городского пассажирского транспорта путём применения автоматизации модели выбора оптимального подвижного состава // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. 2017. № 2. С. 203-208.

Shviatsova A.V., Prolisko E.E., Shuts V.N. Planning and Organization of the Transportation Process in the Passenger Information and Transportation System // Mathematical Methods in Technologies and Technics. 2021. No. 4. pp. 111-118. https://www.doi.org/10.52348/2712-8873_MMTT_2021_4_111.

Azemsha S.A. Development of Proposals to Improve the Efficiency of Public Urban Passenger Transport // The Russian Automobile and Highway Industry Journal. 2019. Vol. 16. No. 5. pp. 544-557. https://www.doi.org/10.26518/2071-7296-2019-5-544-557.

Аземша С.А. Определение статистической связи между параметрами пассажиропотока и маршрута при городских перевоз-ках пассажиров в регулярном сообщении // Логистический аудит транспорта и цепей поставок. / Под ред. С.А. Эртман. Тюмень: Тюменский индустриальный университет, 2019. С. 8-15.

Azemsha S., Yankovich S., Petrov A. Evaluation of the Potential to Increase Return on Work Urban Passenger Transport Daily Passenger Volume Forecast // Herald of Polotsk State University. Series B. Industry. Applied Sciences. 2023. No. 2. pp. 41-49. https://www.doi.org/10.52928/2070-1616-2023-48-2-41-49.

Azemsha S., Yankovich S. Increasing the Efficiency of Passenger Traffic by Regular Public Transport According to Passenger Flow Variations // Herald of Polotsk State University. Series B. Industry. Applied Sciences. 2023. Vol. 47. No. 1. pp. 65-70. https://www.doi.org/10.52928/2070-1616-2023-47-1-65-70.

StatSoft. STATISTICA 13.3 [Электронный ресурс]. URL: https://statsoft-statistica.ru/ (дата обращения: 19.12.2023).

Veaux R.D. de, Ungar L.H. Multicollinearity: A tale of two nonparametric regressions. // Selecting Models from Data / S. Fienberg [et all.]. New York, NY: Springer New York, 1994. pp. 393-402. https://www.doi.org/10.1007/978-1-4612-2660-4_40.

P. Obite C., P. Olewuezi N., U. Ugwuanyim G., C. Bartholomew D. Multicollinearity Effect in Regression Analysis: A Feed Forward Artificial Neural Network Approach // Asian Journal of Probability and Statistics. 2020. pp. 22-33. https://www.doi.org/10.9734/ajpas/2020/v6i130151.

Landi A., Piaggi P., Laurino M., Menicucci D. Artificial Neural Networks for nonlinear regression and classification // 2010 10th International Conference on Intelligent Systems Design and Applications (ISDA). Cairo, Egypt: IEEE, 29.11.2010 - 01.12.2010. pp. 115-120. https://www.doi.org/10.1109/ISDA.2010.5687280.

Gaffoor Z., Pietersen K., Jovanovic N., Bagula A., Kanyerere T., Ajayi O., Wanangwa G. A Comparison of Ensemble and Deep Learning Algorithms to Model Groundwater Levels in a Data-Scarce Aquifer of Southern Africa // Hydrology. 2022. Vol. 9. No. 7. pp. 125. https://www.doi.org/10.3390/hydrology9070125.

Azemsha S.A. Substantiation of the Optimal Capacity of a Module as Part of a Passenger Vehicle for Scheduled Urban Transportation // Transport of the Urals. 2023. No. 2. pp. 71-78. https://www.doi.org/10.20291/1815-9400-2023-2-71-78.

Аземша С.А., Скирковский С.В., Сушко С.В. Автомобильные перевозки пассажиров и грузов: Практикум. Гомель: Белорусский государственный университет транспорта, 2012. 205 c.

Национальный банк Республики Беларусь [Электронный ресурс]. URL: https://www.nbrb.by/ (дата обращения: 11.09.2003).

Загрузки

Опубликован

08-07-2024

Как цитировать

Оценка эффективности ежесуточного управления парком модульных пассажирских транспортных средств на городских регулярных маршрутах. (2024). Недропользование и транспортные системы, 14(1), 4-17. https://doi.org/10.18503/SMTS-2024-14-1-4-17