ОБСЛЕДОВАНИЕ ПАССАЖИРСКИХ ПОТОКОВ ПУТЕМ АНАЛИЗА ВАЛИДАЦИЙ ЭЛЕКТРОННЫХ ПРОЕЗДНЫХ БИЛЕТОВ

УДК 656

DOI: https://doi.org/10.26518/2071-7296-2021-18-1-52-71

ОБСЛЕДОВАНИЕ ПАССАЖИРСКИХ ПОТОКОВ ПУТЕМ АНАЛИЗА ВАЛИДАЦИЙ ЭЛЕКТРОННЫХ ПРОЕЗДНЫХ БИЛЕТОВ

А.И. Фадеев, С. Алхуссейни

Сибирский федеральный университет, г. Красноярск, Россия

АННОТАЦИЯ

Введение. Применяемые сегодня методы определения спроса общественного транспорта предполагают большие затраты времени, ресурсов и высокую трудоемкость. В этой связи особую перспективу представляет изучение транспортного спроса на основе сбора, интеграции и анализа больших и разнородных данных, генерируемых различными источниками в пространствах жизнедеятельности человека: Urban computing, Big data, Internet of things.

Материалы и методы. В настоящей статье представлен метод определения (восстановления) корре-спонденций пассажиров общественным транспортом посредством интеллектуального анализа операций валидации электронных проездных билетов (electronic travel tickets): смарт-карты (smart card), транспортной карты, магнитной карты, мобильного телефона или других электронных устройств (electronic gadget), реквизиты которых при выполнении валидации фиксируются в автоматизированной системе управления перевозками.

Результаты. Алгоритм расчета пассажирских корреспонденций реализован в компьютерной программе с использованием реляционной СУБД MS SQL Server. Апробация эффективности разработанной методики и программного обеспечения осуществлена по данным системы пассажирского транспорта г. Красноярска.

Обсуждение и заключение. Описанный в статье метод расчета пассажирских потоков путем анализа операций валидации электронных проездных билетов и данных системы диспетчерского управления движением транспортных средств позволяет определять выполненные маршрутные и сетевые корреспонденции пассажиров и на этой основе осуществлять объективную оценку спроса общественного транспорта и технико-эксплуатационных показателей транспортной системы.

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: пассажирский поток, транспортный спрос, пассажирские корреспонденции, матрица пассажирских корреспонденций, общественный городской транспорт.

Поступила 17.11.20, принята к публикации 26.02.21.

Авторы прочитали и одобрили окончательный вариант рукописи.

Прозрачность финансовой деятельности: авторы не имеют финансовой заинтересованности в представленных материалах и методах. Конфликт интересов отсутствует.

Для цитирования: Фадеев А.И. Обследование пассажирских потоков путем анализа валидаций электронных проездных билетов / А.И. Фадеев, С. Алхуссейни. - DOI https://doi.org/10.26518/2071-7296-2021-18-1-52-71 // Вестник СибАДИ. - 2021. - Т. 18, № 1(77). - С. 52-71.

© Фадеев А.И., Алхуссейни С., 2021

Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.

DOI: https://doi.org/10.26518/2071-7296-2021-18-1-52-71

TRANSIT RIDERSHIP SURVEY BY ANALYSIS VALIDATION OF ELECTRONIC PASS TICKETS

ABSTRACT

Introduction. The methods used today for determining the demand on public transport come with a big waste of time, resources and a need for great effort. In this regard, a special perspective is to study the transit demand based on the collection, integration and analysis of large and diverse data, which were generated by various sources of human life: Urban computing, Big data, Internet of things.

Materials and methods. This article presents a method for determining (restoring) the correspondence of transit passengers by means of intelligent analysis of validation operations data of electronic travel tickets (smart card, transport card, magnetic card, mobile phone or other electronic devices (electronic gadgets)), which are recorded in the automated transportation management system during validation.

Results. The algorithm for calculating passenger correspondence is implemented in a computer program using the relational DBMS MS SQL Server. The effectiveness of the proposed algorithm was verified by calculating the passenger correspondence of public transport in the city of Krasnoyarsk (Russia).

Discussion and conclusion. The described method for calculating passenger flows, based on analyzing the data of validation operations of electronic tickets and data from the transit dispatch control system, makes possible to determine the route and passengers correspondence and, to carry out an objective assessment of the demand for public transport and the technical and operational indicators of the transit system.

KEYWORDS: passenger flow, transit demand, passenger correspondence, matrix of passenger correspondence, public urban transport.

Submitted 17.11.20, revised 26.02.21

The authors have read and approved the final manuscript.

Financial transparency: the authors have no financial interest in the presented materials or methods. There is no conflict of interest.

For citation: Fadeev A.I., Alhusseini S. Transit ridership survey by analysis validation of electronic pass tickets. The Russian Automobile and Highway Industry Journal. 2021; 18 (1):52-71. DOI: https://doi.org/10.26518/2071-7296-2021-18-1-52-71

© Fadeev A.I., Alhusseini S., 2021

Aleksandr I. Fadeev, Sami Alhusseini

Siberian Federal University, Krasnoyarsk, Russia

Content is available under the license Creative Commons Attribution 4.0 License.

ВВЕДЕНИЕ

Данные о пассажирских потоках (спросе общественного транспорта, пассажирских кор-респонденциях) применяются при решении большинства задач транспортного планирования1 [1]. Транспортный спрос определяется с использованием четырехстадийной процедуры расчета или путем натурного обследования2, 3 [2, 3, 4, 5]. Современная четырехстадий-ная процедура транспортного моделирования состоит из

- определения количества поездок (trip generation);

- расчета матрицы корреспонденций (trip distribution);

- разделения корреспонденций по видам передвижений (mode split, mode-share);

- распределения корреспонденций по сети (traffic assignment, route assignment, route choice).

Спрос общественного транспорта рассчитывается на третьем этапе данной процедуры, на котором осуществляется прогнозирование вероятности выбора способа передвижения различными доступными видами транспорта.

Натурные обследования пассажирских потоков применяются с целью изучения параметров транспортного спроса: распределения пассажирских корреспонденций по направлениям, колебаний во времени, оценки расчетных методов транспортного спроса [2], калибровки расчетных моделей.

Один из основных недостатков существующих методов определения транспортного спроса - большие затраты времени, ресурсов и высокая трудоемкость [6, 7, 8, 9]. Отчасти данная проблема решается за счет оборудования транспортных средств системами автоматизированного учета пассажиров. Однако такое оборудование требует дополнительных затрат и устанавливается далеко не во всех случаях.

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: мобильными телефонами, транспортными средствами и т.д. (Urban Computing, Big data, Internet of things, loT) [10, 11]. Рассматриваемый подход применяется для решения основных проблем, с которыми сталкиваются города: загрязнение воздуха, потребление энергии, транспортный трафик и т. д.

В рамках данного подхода (Urban Computing, Big data) определенный интерес представляет интеллектуальный анализ операций валида-ции смарт-карт (smart card). Данная задача рассмотрена в [10, 11,12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26 ]. Исследования проводились в странах, где используются смарт-карты для сбора оплаты за проезд. Считается [24], что информация систем оплаты проезда посредством смарт-карт позволяет определить матрицу пассажирских корреспонденций без применения дорогостоящих процедур анкетирования пассажиров.

Системы сбора платы за проезд по смарт-картам хранят местоположение пункта посадки пассажира. В большинстве систем места выхода пассажира не фиксируются и, соответственно, не записываются в базу данных. Пункт завершения поездки можно определить на основании пункта начала следующей поездки, если пассажир все поездки оплачивает смарт-картой.

В разработанных методиках удельный вес идентифицированных поездок составляет 66% [14], 62% [25], 80% [16]. Для компенсации нераспознанных поездок в работе [16] предлагается использовать поправочный коэффициент, рассчитываемый как отношение общего числа поездок к количеству идентифицированных корреспонденций.

В настоящей статье рассмотрен метод определения (восстановления) корреспон-денций пассажиров общественным транспортом посредством интеллектуального анализа операций валидации электронных проездных билетов (electronic travel tickets): смарт-карты (smart card), транспортной карты, магнитной карты, мобильного телефона или других электронных устройств (electronic gadget), реквизиты которых при выполнении валидации

1 Martin W. A., McGuskin N. A. Travel Estimation Techniques for Urban Planning. National Cooperative Research Program Report 365. Transportation Research Board. National Research Council, Washington, DC. 1998.

2 кимов М. Р. Транспортное планирование: создание транспортных моделей городов: монография / М.Р Якимов. - Москва: Логос. 2013.

3 Трофименко Ю.В., Якимов М.Р. Транспортное планирование: формирование эффективных транспортных систем крупных городов. - Москва: Логос. 2013.

фиксируютсяв автоматизированной системе управления перевозками.

Таким облаеон требуется зпоедзоить мно-жесиео выпооненнойх маршрурнрж Вр) и се-япЕ^1з^>в (Н) ^соя^еосппх ко^еопонден^й. Сетеа ые корреспонденции (поезд ки спеее-СаДКЭМИ) ркссуорывоютпя из Маршр^отп: корресповдер^я слусажорт <^о<^твит ив одной или невкольозо п^я^^лвлртлк^1^1н мпртоавюныт ясов^лар^г^с^н^^^о^ . Прозтом, в ти-ЛПоТ(П ВТ У0ЩOeTHyЖЩИX МВоРДоВ, Т00ЛЫУДИM0 тсоо;ззпить.:

- лотяботор опводроВ васго алот элеивяон-алие Пионета ояк в; начала. еоз т в понцесоззд-

КД

- влдвет п^^п^^з^^т^р^о^Р! ппт^^^упк^х овтоков и истлсы кпppвлтрадeнциа с учетом нерас-аoтнaрcымoпepaций вллтояояо;

^тто^зд лртлжи иррояртсиceнкта зя дли- оцевор внояти иклyтeн еых пталпжиpcкид кeраecпeидeациH г^нпхрт^лт>но1х сяаккопнocаи пвождок;

- кффраеанпык криворт н спнагесдиоинти операций, рoсpолоидoл нpтпяиlx яокcчитывЛ) ютсп пyиатаlOтпpлтыоивл и озз^и14^ния пепро-жирн

имеходы

нrни HЫИOЛHЛHTИ иpн0l-^лтпл тыорвлкxак)0 бтоята в инфттмоциоптой си-с^тнсл^ фиксируютсп слтдующил дoнна!я: идентификатор (Id) проаилиохо бииееа, вре-мяcoвepжонпа лптрации, № тpлнcп0яртиxу отклпазн. ЛорРлватлo привязать валидацию к остановочному пункту маршрута. Для этого используются пакеты навигациоиных даииых системы диспетчерского управления движе-озто, аадepжaщла 1Д тpaнcпopпнскo содс-аавя,нк>дep мокшpвнa,пpр мс фeомиpявaиис п^^в^ерр, кяординоиы тяаcлпeрни0Е0 0p0дятиу (шиллнa и дтроово). Ыпcкодатнoа ктихдувиыд pрлячитывaнаая фрнкивлркaя тaРPатopио д^и-жения т^(Эр^^о^ер со мapшЛЛГпoе свто, ппоявоо тоодлтрпояяиав незяциoнныы лнияшопиeм

ядо А - К 'кpeирпклви0гр лредотва; I -М остановочногопункта; яа ,яа - время прибытия на остановочный пунктивремяотправлениясоответственно.

Как упоминалось выше, операция валида-ции проездного билета может быть осуществлена как в начале, так и в конце поездки, т.е. остановочный пункт валидации билета - это пункт отправления или назначения поездки пассажира. Считаем, что пассажир осуществляет валидацию электронного билета в течение движения до следующей остановки, если оплата осуществляется в начале поездки или на перегоне перед выходом из транспорта (оплата в конце поездки). На рисунке 1 приведена иллюстрация принципа определения остановочного пункта валидации при оплате проеяда х нычнле лхтсдки1 и 3-му оитановои-яомт панкту озпотыоср зое хтлидтцин, ныисо-ионотю иорлo паиО евоиа в ,ю--)о1з-1з1н вpнвт до иpи0ытнк п с—рдоющиИ от-»-"ЗТ-й У0понппoтныи нмохи, то в /и-В уоиатPвиc о:сно^^|хся -0 и с+^т вплпляoии ;плe;-т-сonl-Ol[:|П Oирpто. ЛT2-Я:ИЛл-п и И'-^^-^.с тн лхоо -//р oтнoлятcp к /ио/мо P0хпнян0ч-н01Му р-о"'!юйг1^1 Од/' п(эи [Зх/ли.ГС^щии бвл-!"-у в ниа чале по^:з|т[ки п^нктптм ог"пхтмл>^ния п^ссажирок^ счинаи-чх-кс 00иaи0ипP пp/-/г:-l-/^^^я к ((эеоатк-яm) елло иacнмaтиp в винцо ^сео,-^-«-- ^ пг/1-^ па^ ост^но^ка после оплат-з1 п/тоепд-з являо^тся пгин /^^(им ог^;5^-/ч(^ния 1тоспс1а-ки>-а.

р^ким p0оапo(п зHУOмc-|к--е-х((:oíг -(eляриoннoe ох>н^ои^о(и^ мнoжeстиa иеaниpкцзИ ваоидацин ícвlГ^кз/^oнн^-.x билнтяв

ЯВ п, М,Кр А, 1,Та ,Та ) ,

где В - № транзакции (уникальный номер вранзокиии нг-сидтонии^г (Г — 1с1 и |ЭЯУИ(K00-0 и/ ил^н^в М,К- номе" ми^оста инаправление движения яооизeoятвeпия; А -16 тpdпспoутио-o уpядooиa. и1 — aувоoозoтиo-o п^тсскт^; Та - посыa псэиби1тия ни^ oco!c^нoвoчв(->lИ нyнкн! ТГр - время отправления из остановочного пункта.

W(A, I,Tа ,Td ) ,

++i

Мн

3

П+А

tí t?

---------------

t" tЯ

Т /-Я

Ll+2Ll+2

1 j - время валидации;

t" - время прибытия на остановку;

td

o - время отправления с остановки; вв - the tiene téjhc^n to validate; В - tierna oPthp td-tttinl- atnltdaii

Г/ ^ dep^earti-ire l^ime firore the bus stop

Рисунок 1 - Схема определения остановочното луек/пе эелидеции эоектронного билета

Figure 1 - Diagram of determining fetoopiog poinrfoidn e/ecfron/'c ticket validation

Транеакция вепо-ацио - это кортеж отношения, которыН оИознаоаоекя ка-

r(d,s,m,lc,a,i,taа HL

Множпвтво мэ|1шру11ых корреспонд(нций - эте

P(D,Ib ,Tb , Ie

,Te ,L)

где О - ^транзакциивалидации; в ,1е - Id начального и конечного пунктов кор-респонде-ер1В1'1 ивороеоевненно; Ть , ТР - время начала и окончания корреспонденции; L -длинапоездки.

Сетевая корреспонденция состоит из одной или нескольких взаимосвязанных маршрутных корреспонденций, т.е.

h j = {Px *Px

Рассмотрим алгоритм определения маршрутных корреспонденций пассажира, который основан на анализе упорядоченного по времени множества валидаций электронного проездного билета (операций оплаты за проезд одного пассажира), выбранного за определенный период времени. Алгоритм последовательно повторяется для каждого электронного проездного билета.

Как упоминалось выше, в транзакции валидации электронного билета зафиксирован один из пунктов поездки. При оплате проезда в начале поездки - это начальный пункт, в конце поездки - конечный. Противоположный пункт поездки (конечный или начальный) определяется на основании анализа смежной тран--закции. При оплате проезда в начале поездки смежной является следующая транзакция, в

концепоездки-предыдущая транзакция.

Текущая и смежная транзакции должны отвечать условиям связанности, т.е. валида-ции электронного билета в обеих транзакциях должны быть выполнены в начале или конце поездки. В противном случае определить маршрутную корреспонденцию пассажира (начальный или конечный пункт поездки) невозможно, анализируемая текущая транзакция валидации билета остается нераспознанной.

Схемы связанных транзакций даны на рисунке 2, а и 2, б. Транзакции на рисунке 2, в не отвечают данному условию, т.к. остановочные пункты валидации расположены зеркально: в конце у-йпоездки иначале у+У-йпоездки.

Таким образом, корреспонденция может быть определена при выполнении одного (а или б) из следующих условий:

а) операция валидации выполнена в начале поездки, расстояние между пунктами валидации текущей и следующей транзакций больше пешеходной доступности и в подмножестве остановочных пунктов маршрута текущей транзакции, расположенных за пунктом валидации, имеется остановочный пункт, находящийся в пешеходной доступности от пункта валидации следующей поездки (см. рисунок 2, а);

б) операция валидации выполнена в конце поездки, расстояние между пунктами валида-ции текущей и предыдущей транзакций больше пешеходной доступности и в подмножестве остановочных пунктов, расположенных в маршруте текущей транзакции перед пунктом валидации, имеется остановочный пункт в пределах пешеходной доступности от пункта валидации предыдущей транзакции (см. рисунок 2, б).

Figure 2 - Possible consecutive transaction of validation electronic travel tickets,

where: - validation stopping point

a - текущая и следующая валидации в начале поездки а - current and next validation at the boarding stop 6 - текущая и предыдущая валидации в конце поездки b - current and previous validation at the alighting stop

mш Ç^y j s - несвязанные операции (с разными типами тш Ч^^™ ~!Of ^О^ О J^ с-unrelated transactions (consecutive transactions with

Рисунок 2- Возможные варианты следования транзакций валидации электронного билета,

где - остановочный пункт валидации

Таким образом можно записать условия связанных транзакций:

а) при оплате в начале поездки

Ш],1) > Lp; mm /

б) при оплате в конце поездки

/

где Lp - расстояние пешеходной доступности остановочных пунктов;

ij , iJ+1, ij_x - пункт валидации текущей, следующей или предыдущей транзакции соответственно;

- остановочный пункт маршрута, следующий за пунктом валидации текущей транзакции;

ij - остановочный пункт маршрута, расположенный перед пунктом валидации текущей транзакции.

Между остановочными пунктами рассчитывается евклидово расстояние по географическим координатам.

На основании вышеизложенного сформулирован алгоритм определения маршрутных корреспонденции.

Имеется упорядоченное по времени множество транзакций валидации электронного проездного билета за определенный период

времени R' с i? .

1. Выбирается текущая у'-я транзакция r/drsrmrki,arirtai,tdi)- в начале расчета текущей является первая транзакция валидации проездного билета. В дальнейшем те-

кущая - это следующая транзакция за ранее обработанной.

Если все транзакции обработаны, расчет операций билета закончен. Осуществляется переход к формированию массива данных и обработке валидаций следующего билета. Расчет завершается после обработки всех электронных билетов.

Если текущая транзакция выбрана, переход к п. 2.

2. Текущая транзакция проездного билета в начале поездки. Из упорядоченного по времени множества транзакций электронного билета выбирается следующая у'+У-я транзакция. При ее отсутствии переход к п. 3.

Проверяются условия (5). Если не выполняется - переход к п. 3.

Иначе остановочный пункт текущей транзакции ? ; (7 является началом у'-й корреспонденции остановочный пункт г} является пунктом окончания у'-й корреспонденции. Время окончания у'-й корреспонденции *у определяется из траекторий движения транспортных средств по маршрутной сети, полученных по результатам обработки данных спутниковой навигации (1). Для этого во множестве пунктов множества И/определяется элемент (кортеж) соответствующий пункту ¿у окончания у'-й корреспонденции.

Длина корреспонденции /у рассчитывается как сумма длин перегонов между пунктами начала гьу и окончания корреспонденции маршрута тJ и направления kJ.

Переход к п. 1.

3. Текущая транзакция проездного билета в конце поездки. Из упорядоченного по времени множества транзакций электронного билета выбирается предыдущая к текущей, т.е. ¡-1-я транзакция. При ее отсутствии поездка пассажира по ¡-й транзакции остается неопределенной, переход к п. 1.

Проверяются условия (6). Если не выполняется - поездка по ¡-й транзакции остается неопределенной, переход к п. 1.

Иначе остановочный пункт текущей транзакции г (г, га) является завершением j-й корреспонденции р('е,), пункт г- является пунктом начала ¡-й корреспонденции. Время начала ¡-й корреспонденции определяется из траекторий движения транспортных средств по маршрутной сети (1).

Длина поездки Iрассчитывается как сумма длин перегонов между пунктами начала гу и окончания поездки , маршрут а поездки и направления kJ .

Пзснход кп.1.

Схема алгоритма дана на рисунке 3.

Расчет сетевыо кмроеано ^деэн ций осуществляется на осноеании посуоонтого ызпееества маршрутных межостановочных корресподдетоик, котаак1У .сцля о-яяяпеог«^ длук-тронногс билета рпорядочивоюррн повременр {езд2,- дуНу,я^-С ГГррее|огоя яезуотгоооок ебъ-единения последовательных корреспонденций лзз озловеом П^тес^адочности (рисунок 4), получает мносгоотчо ввваа|евг.1п: ко^едпотсдвеР0 /-/, кв>1уа1ыо элеменд яово-ю-о орюдстскллоо оопе3 одту очи кесколтко СЕ>я;кг-ннн.1х ннав1иеослГ)1х |^о|гр-!поое1оазцв(е. Дон медшрртеые ко^есздр-ДДПКИУ обнеДИНСЮВСО В ССПИ/уКО П|Н>Ю КРтеЛВЫ-олт оледующте yелекен пopеcедoаоcоттí

а) вуооо оoкoашcснc ангущей маршрутной гоонх))еевноо^у/ккл (нНС оехедтаос о пределас пешеходной доступности (Ьр) от пункта на-оала следяще3 к/|през^ао1о^а1зди КрХд- от

Щ % I 1 <Ь с;

б) интервал времени между завершением текущоН аозууеклнденуии (вЩ о и кеталол следующей () не превышает время переело^ лгг отр)\

гкм^-рррт;.

Время пересадки устанавливается исходя из необходимых в некоторых случаях затрат времени на пешеходное перемещение между остановочными пунктами и времени ожидания следующего маршрута, которое зависит от интервала движения.

В некоторых случаях критерии пересадоч-ности (7) и (8) неприменимы [27], т.к. в последовательных поездках в пунктах пересадки пассажир за короткое время, не превышающее период пересадки, выполняет действия, являющиеся целью поездки, например расклейка объявлений. Такие поездки не могут быть отнесены к одной сетевой корреспонденции: во многих случаях пункты начала и завершения такой корреспонденции оказываются в пешеходной доступности, сетевая корреспонденция как бы исчезает. Рассматриваемые поездки будем называть корреспонденциями коммивояжера. Цепочку маршрутных поездок коммивояжера не следует считать одной корреспонденцией, т.к. в этом случае поездки выпадают из транспортного спроса.

В работе [27] предлагаются следующие критерии для выявления поездок коммивояжера:

- две последовательные корреспонденции совершаются по одному и тому же маршруту;

- длина составной поездки более чем в два раза превышает евклидово расстояние между начальнымиконечным пунктом.

Проведенный анализ поездок коммивояжера показал, что данные критерии неэффективны. Во многих случаях составная корреспонденция пассажира не может быть отнесена к поездке коммивояжера, даже если ее длина существенно (более двух раз) превышает евклидово расстояние между начальным и конечным пунктом. Следует также учесть случаи последовательных поездок по разным маршрутам на одном и том же участке сети, которые формально не соответствуют приведенному выше критерию, но имеют признаки корре-спонденциикоммивояжера.

В настоящей работе предложены следующие критерии для выявления поездок коммивояжера. Сетевая пассажирская корреспонденция относится к поездкам коммивояжера и подлежит разделению при выполнении хотя бы одного из следующих условий:

- начальный и конечный пункты сетевой корреспонденции расположены в пределах пешеходнойдоступности;

- длина сетевой поездки больше, чем в 2 раза превышает кратчайшее расстояние по маршрутной сети между начальным и конечным пунктом (данное значение коэффициента установлено на основании анализа поездок с пересадками по маршрутной сети г. Красноярска);

- маршрутные корреспонденции выполнены по одному и тому же участку сети в разных направлениях.

Расчет г), t) $ , t*

Формирование множества транзакций определенного проездного билета, упорядоченных по времени

Выбирается текущая ¡-я

Выбирается следующая ¡+1-я рртнзакция

' Оплата в начале поездки в¡-й и ¡+1-й транзакции; транзакции . связанные?

Пункт и ббемяоплпбы проезда ^^к^я^е й транзакции являются начетюмай пкездки. Я ункт тиончкняя пб ечйки определяется ро ^^илс^^^ю пешзлодной яз/купто-ти пунстовт-й и¡+1-й

ВыПиауетпч п|и ед ыди щая ¡-1-я

транзакция

' Оплата в конце поездки в ¡-й и Я-Ч-Изптнзансиб ; трабзакции . пвязаипые П

Пункт и время оплаты проезда течрщей тряпкакции являются тибно зниемб-И п еиздки. Пункт яачалс посзд-п определяется по билавию пешиходной аоступаостп пунбтов¡-й и

Запись я БДпераметров офл^ирив анной

Рисунок 3 - Схема алгоритма определения маршрутных пассажирских корреспонденций Нс^иге 3- Мадгат о°И1еа1до1И11т аогаогтадтдиие passengertrip-legs

Рисунок 4-Схемаформирования сетевойкорреспонденцииизмаршрутных Figure4 -Theschemeof formingnetworkcorrespondencefrom routing

Транспортные строс прндстрнсяетыя р пвыпр м;аЫы|Лиыы меркос;"1"<^ыно^очн1к1п< маршруниыи тннр птниндр п<;1(Р^а^и^С1^ит: 1'^о|[п|:)осс;поы^1р^^циир,,ы ротпуые рэр>р>пы1(1 т>^!ОТ(^!Ас выв пАкла нАС^ц:)е!сын(н^^ оп ылооце^пПИз пы)"ыы),э^ыс::)с):ты нтлеы1тнсы Е! пргыи^си^^иыюр:

ниях ПО ТСТРОРСфРАТ0 с^т"и

мы = Та, А = -С... ю

где ИТ( А -р ксы.пиче(ртвс1 Е1в|э^1^ии^с5Н)^(1 прасса^ю-р^с^в, <^0)31ртш^(^ыиып< од инм^ыы^^УКРЦЦ^О пеыаыиоусс ыыооприи мелдр иуивооми /у'.

|Пак;ы^1С10р1т)ы1Ры псррдп1< еп^долопиа меттк-цы оне/ош^тныи оо/ррысыондеоер011 па тытом об^-коеки птапоанциш налицо/етн эдис-троиноим ^ио^^^-пв. Ссыпет нопичпстит ито-пав (реог^1! гг^иыи^тами У о^щпрывыапррн

д. ^вц-отлаеп1,

г-р пкув^. - то-остное кооппартво мемду пунктамп ИЛ!

Рпуп нтч р ^о^ ПиС РТНО г>^СЬП);5Н^НН ВЮ ПОы

ездо^ пеир^ пликт^чпи р а гчо рнееп м-ир5ин|Н>ЕЕч^( для ворпсоых пннкт вали,^-31пи1г ^Н!(с^^ит(пя нанн-лом оли Анве-кшепнтм кгриицаеиапо.»п^с^ыиг1ни слове ыетсТГНППИН,

Двп , Фвр я ыоэффидпенн Е)нп^(кнси1э0вки операций валидвции аа /-м коли к— ост^н^е:^,-1в ном луисло т-гс стлшиАпт -имя та И: ырт- и р(;

с^гт -г ыт^с{)(0аоиеп»г^^лн1у^1л1П1/1 (нлтистярки!-!-^ ных (!(п^.пеп"(^1- /асна мяяшууоа ф<тс)Л1 М т Д

сл

)1--

гр1о ичл > ПН4, - комиуссппо п^»хсга;(»и|(0(-1 персенекопечт- но эласфинвыы бч-анах /с оба щи а кооососпнн аасоожицаа оо-кр сooииетоитспнр.

^гуффтсгпоит бгапк^пкгпкэоаки сыасссэ^((ы^осад

со

О иг, =

2

-из 1 Клз 1 ^>лэ

7 + 7

л из

-ие)

- ^^^ичастик Цие|эг)(нп(гз01ан1п1н1х коцeяeпaкдaиаий с опьратиаН вг^ии^^ак^з пш 5-м остановочном пункте, котичиоовь инии3) претировань^ыи"э(-аучок1.)и^ о о-л влтньап 0— рацчи поллдоции в -ачале ник таь-х ниавдки сoотчeтeпно ннО1

Постедеыоом ктэCEфпапoнтeи бвисгинсирот:-пп котп -!Н1Г;и|11сю^1^^ но Тсопянн цугпев васлдн-1Нии, иоварло папннзoшл ноэк1lкми!01 слои -^^--е оожор одну или птткоовко псуидои оопаршпто пооиоет^ ссЕиокк итанои одму в на пггпмо-

н^ют-эя элекосонные иилоие Еысин

о1пН левыыт ^^тоыо-1Г1^ 1L и ли-У О (Настыва-тоо цего^^^а ткак+ок по эдеиврaниым >яил^|гам.

П11спогп1:>:ров£Тииа Егу)а^31^»ци1ц налндации элакипoииын овлтэтв поэнидеоу попсьтти ы в папоажн|нпипн татакон за -юбок

ча^ад пpадону. Можпо| иозртмаа( eфио-ичeотяип ооистроптошоипаю м^т.-)Иl...^г( кo|Эк 0аaчaпмeитвЬ зь (эьЦш-шИ динп нлесяца. Д-о тиско пи ил^^жеи^^ва пooимeн Р ^ иалеoаноако во рeзпоьлстe афа^ткЕ арил0)-:00 нлоклаиичыx биле1эоВ| Жеомaаyeтcн в-ессно Мго^томрк 010) D0орaoнaзыeпоий сll*<(кЕBl ^(г;o:l.l-ec^(т1пeн-ночзх в оаДитио (Л113('( lвa(зclcl^тDlи^a(E!мoкo )||гeiC:я:l.(al Pнeлтaпппнxикпая (н>a-(|»л:-a (cla|э^|эyтнl;^lx пас^ сго-тистс^их пиoaoтпaиaaчоиK гcíacc^гцlэ^л|lкa(^тcя

п(1в-

о1^^П1,,(^г)(С'С0П1)С

тгро то

«С'0-

^ги-

эг:>е .гг-н^ - зeлипеelни т:>ней о1|:)с.пс|^:>1^-1вания т-1"о оташроза;

#ПЛ,Пг:г и- ^oL:пнoc)llс^ мнос'иа^'^^а иаeиaжopукнx кoи|»e!Cвo^||---пнбий н-E0 моpшeтпа мрыг-

ду иyиlc»;LП1lк (в, в вяооосен 1 ^ иучкч вгпли,]!нации пач1е;--пиеыо Г)lгла-Jрl

01 Руц и мощность множества пассажирских рорри(кп(в^1í(^нl.гlиll^;i РоэЛж ^ггп маршрута между пунктаои у, в конором у - пунвт валида-циипроезднопо билета.

|Песамо|Г|ним тосэдек c(^(кг^e)гомlк^рицы сетевых пассажирских корреспонденций. Име-апогс множистае 1\лаl:(шаyтниlы нооу^опсвден-л-и-) Р, унoса^!:гlзпо c^г)^зчlx C0aa0р00^^и^l^l4ий Г-^. пСда кенса^ l\сlООш-^eчоoй к0a|30000И|aопдии ^пу^^^лчян K^0рPГ|-Иl3И^H0 HO|K|Э(JI^"(И|ЭOИKI^. ого^ l-oтиpо-я учит1^1ир^тсгя ив^^т^ь1Й ^^р эсeктронпы^ CJисeтoв а авли-

чизсуиа тяD)aoтизнaннг|l- зoз^lэ:-оцaпн^eпхчйl .он эфЫвн-зонт к<»^|)(:eкниeoвкJ( .к кoг)eacпoпг+^HЕ(o^l(г 1пцскду пуоееоми и в и по мо-ш!llг-з^ > |^^(^Clкиi(1|lll-в^кспря кач

I ^^^ о > еимо I

т

| б ^^ ш í:CJ--Iк О п5-llcэcтва^Iк^Е¡l^^мI^.

4ТН^ ОкЮе Еl[^M Eэcв^lolк^diн. Ktг"з^TCwJl/w(^/)(:lilт|;gCtdm/(oaзX|(гсй

ЕиСр

Том 18

77

ао

Требуется определить коэффициент корректировки сетевых корреспонденций, полученных врезультате чбуаботки опечаций валидации эаеитронеэх прчездпыхЧилетоп. Данный коэффициент рассчитывается

к] =

где kx - коэффициент корректировки х маршрутной корреспонденции, которая входит в ¡-ю сетевую пассажирскуюкорреспонденцию;

#{рх,рх+1-} - количество маршрутных корреспонденций, из которых состоит сетевая пассажирская корреспонденция (мощность множества {рх, рх+1-} .

Таким образом, матрица сетевых корре-спонденций определяется

= ,

^ 4 '

если гв - пункты начала и завершения ¡-й сетевой корреспонденции;

Q - множество интерпретированных сетевых корреспонденций.

РЕЗУЛЬТАТЫ

Алгоритм расчета пассажирских корреспон-денций реализован в компьютерной программе. Формирование пассажирских корреспонденций из транзакций валидации электронных билетов предполагает обработку существенного объема данных: десятков миллионов

строк таблицы операций валидаций и сотни миллионов строк таблицы навигационных данных. Для такого массива информации целесообразно использовать инструмент реляционной алгебры посредством современных СУБД, например MS SQL Server, применение которого обеспечивает эффективную реализации предложенного алгоритма.

Апробация эффективности разработанной методики осуществлена по данным за октябрь 2016 г. и апрель 2019 г., предоставленным Муниципальным казенным учреждением (МКУ) «Красноярскгортранс», осуществляющим диспетчерское управление пассажирским транспортом г. Красноярска. Для обработки МКУ «Красноярскгортранс» предоставлены в СУБД MS SQL Server следующие реляционные отношения (таблицы базы данных):

- операций валидации электронных проездных билетов;

- навигационных данных позиционирования транспортных средств;

- модель маршрутной сети.

Информация о количестве валидаций электронных проездных билетов, использованных в исследованиях, дана в таблице 1. На пассажирском транспорте г. Красноярска по электронным проездным билетам производится порядка 6 млн поездок в месяц, что составляет от 30% до 40% пассажиров. Основной объем перевозок (93-94%) осуществляется автобусом, удельный вес электрического транспорта (трамвай, троллейбус) составляет порядка 7%.

Таблица 1

Распределение валидаций электронных проездных билетов по дням недели

Table 1

Distribution of e-ticket validations by week days

День недели 0ктябрь2016г. Апрель2019 г.

Кол-во Дней Задень Уд. вес, % Кол-во Дней За день Уд. вес, %

1 1131597 5 226319 15,8 1172388 5 234478 15,7

2 935860 4 233965 16,4 1247521 5 249504 16,7

3 939653 4 234913 16,4 991477 4 247869 16,6

4 932214 4 233054 16,3 983885 4 245971 16,4

5 933877 4 233469 16,3 963565 4 240891 16,1

6 759452 5 151890 10,6 619856 4 154964 10,4

7 574414 5 114883 8,0 486788 4 121697 8,1

ИТОГО 1428494 100,0 1495375 100,0

На рисунке 5 дано распределение количества перевезенных пассажиров по часам буднего дня, определенное из валидаций электронных билетов (2016, 2019 гг.) и обследований пассажирских потоков (2006, 2011 гг.) общестиесвогв трансхорта в Ксэсносрхва. Из °итункт саррх, чро поеоцни пассажвттх по электрхвным Tвсснaм повтхряюс динамнкх пассажирским г^с^рокв^^ рт часам и, вснпсю хз cплoшиыxc>Стссc2cаcрр ЫОХб, СИП гг. Некотсиыссмеющиеся o6bc<>

н5ок^тс^т тcдхн2н их^^сс^ струкдррс трорхюрт-ногт мпр(оои, ppoизoшхcшиe ссПСМр и ^01С г. Динамсма количеснша хплтcсыpM элрхрроннын бллстои пс данным М2т 2019 к вхтдсгична апролю 2016 г.

Как упоминалось выше, расчет пассажирских корреспонденций состоит из следующих этапов:

- определение фактической траектории дивнceсмвтpaносc2нивla фсдотв иомзршрут-мсв сетт;

о |кршчее (Лí1plнpхиаеlx и сстркых пзcоcжаp-cкpдк2Tpcмрамдeновc

Обработкп дхнcыx зо ммтя 14 иа рceтонсаc-н ce компьютере оocнaвнlеcр п aсодкр 2с0 ч хстосс^на сп2elсeлeния фскхмоесктр тссок-тории т ом ч -фтпмировмния маршпутеых п тетевых пхссажи2ских стсаecпoндхнциK. Mтaгмcнн хрииса спорядоченныс по врессти mc pшоонрыдкоаaтапo^^дeтpcП элоктcсcвагo билета приведен на рисунке 6.

Рисунок5-Распределениеколичестваперевезенныхпассажиров вбуднийдень: валидации элек-тронных билетов 2016, 2019 гг; обследований пассажирских потоков 2006, 2011 гг.

Figure 5 -Rridershipdistributionona weekday: by validation of electronicticketsin 2016, 2019;

by sur-veysofpassengerflowsin 2006, 2011

Ко ррссп-с emce

Id

NbRt DLr

IT -о .

OCT

Наименование

Id тнешз.

OCT.

dcno

Ы'тих.

Mмcп

км

Lp

13119561

26

694

OS:03 31.03.19

13119561

935

Жел езнодорожная бол

(H3131.03.19

13119612

3.703601

13119612

26

935

1426 31.03.19

13119612

13119613

26

602

ул. КрупсшЁ

07:3701.04.19

13119613

930

ул. Лоионосс-Ба.

03:05 01 04.19

13119569

6.711759

13119569

1+

979

уп. Ломоносова

3621 01.04.19

13119569

1001

уп. Корнеева

16:3101.04.19

13119609

3.670141

13119609

4-9

1001

уп. Корнеева

17:05 01.04.19

13119609

637

БСМП (ул. Курчатова

17:13 01.04.19

13119570

2.737544

13119570

26

604

БСМП

072202.04.19

13119570

935

Железнодорожная бол

07:50 02.04.19

13119610

3,703001

13119610

26

935

12:57 02.04.19

13119610

603

БШП

1330 02.04.19

13119533

9.074359

131195S3

26

604

БСМП

07:5703.04.19

13119533

935

0329 03.04.19

13119560

3,703001

13119560

26

935

12:53 03.04.19

13119560

603

БСМП

132203.04.19

13119571

9.074-359

13119571

26

604

35 2 3 03.04.19

13119571

930

15:56 03.04.19

13119603

7332Й76

13119603

26

979

17:1303.04.19

13119603

603

БСМП

17:51 03.04.19

13119559

7.312416

13119559

26

604

07:3 9 04.04.19

13119559

935

ЖгпЕшо-л&рккнал Sor

03:10 04.04.19

13119534

5.703601

Рисунок 6 - Список сформированных маршрутных корреспонденций

© 2004-2021 Вестник СибАДИ Том 18, № 1. 2021. Сквозной номер выпуска - 77

The Russian Automobile Vol. 18, no. 1. 2021. Continuous issue - 77

and Highway Industry Journal

Из рисунка видно, что некоторые транзакции остаются неопределенными: для них не указывается пункт назначения пассажира.

Разработанный алгоритм позволяет интерпретировать порядка 65% операций. К концу расчетного периода имеетсятенденция снижения удельного веса распознанных валида-ций, что объясняется ониунствиемз базе зонных операций последныпщнх поенанк, нстнные были осуществлены в лледующнй нз,под. Снижение удельного внсо инеерпреулрлван-ных поездок проявляеыинза еяов днен до ноы-ца периода: некоторые паснржваа! нынолнзют поездки с перерывом вненволыво дн(^ыы.

Для получения ко^евролв увссежнрскиз корреспонденций следуеи еoвoльзазслн H>e-зультаты, находящиеая и периоде р1ыинррыыc дня после начальной даты н вю меи^р зылы дней до конечной даиы абaaбaтыпдбдыx исходных данных. В нP0T0ящ0ы стпа'Лзеы пр)и анализе пассажирски) алн-вков йcпoбввyeтис период со 2 по 25 чиело месяце (МКн «Юиы-иы ноярскгортранс» предоынтоле-е!^, д-ниню нзн календарный месяц).

Репрезентативность рлыультаров. 1ин валидаций электронных П|иыы^^^ел1х бны^нт-ив получаем множество ма^тоенню ил риlпl^вь.lcп пассажирских корресесртанций) кутисыe ып-ляются выборкой из генерйаьнмй coвoкаосo-сти поездок пассажиррл HддДpoднмo o нредз-лить соответствие выборолид° PЛоoкyпеoдaи поездок, полученных пл данным сестемы дче-та операций валидации эннпддaн иыит би летоп генеральному множеству зoйoажиpoкиx коppу-спонденций. Необходидп> дыназать, чты ос^ыюд-ные параметры выборочной иoepиуорoпеи Щкн валидаций электронаюОрлепоЕ)]- соот^е^(^тЕ!у-ют генеральной совое^ппис'^1У и двпсдтeaуoр точностью.

Подвижность населeейд пбycдoпливaeа-ся социальным составом нaceлeo)1я и цoлдс вым характером передвижений. Существует вероятность того, что структура пниoржвooв, оплачивающих поездки электронный! Лиыкл тами, отличается от пассажжррв гннeoPвеooИ совокупности. Например, млжнр ожныа"гр,что электронными билетам и в ывщpшeй (Степени пользуется приезжее насел е ние.

Оценка репрезентативности выборки поездок по электронным билетам осуществляется путем сравнения ее с резyoетaтaмнвырoaлч-ного автоматизированного уч кта пoлcoжнpoн , произведенного в периоды, за вeеo рыю ooy-ществлена обработка валидаций проездных билетов. Данные автоматизи рованного учета получены от МКУ «КраснoУбыиeывтpaнд». Вы-

борочное обследование пассажиропотоков осуществлено с использованием специального оборудования, смонтированного в транспортных средствах.

Объем выборочного автоматизированного учета состав ил более 281 тыс. пассажировза апрель 2019 2 и ЗЗбтыр. осссажоновза ок-опбрь2а1 6 зБыло р2>реезрсс2р 6ЛС8 итйров н! аармбои 0С-у и с бОЕМ рейис а аатябра Р01Л г.

гЛалсасванр 01 ^аарз шрнутов из 68 прсто-снных нискспаста

г. Каасавс|2ска1 о.е. 2С% пелсаянаым P2ьllBLJJС50-таи.

Тлкаа офабам, имелояк дот ирмбаржи мадие^ныс аарсавьирзких н2ppe22зрдeннвй: чьз 2aаимсдяя эР1Рк8рсвьых Овлетаб нл1т|ь)оли^ 1К а палучевало падем ебсяадевааоя Квыб ялко лМ Сробссм p2Свpeдялсаор плдлинр мapxpy-тл роличбсссс амадощих л йыалдощох ямбли) ссфал раННЫЯ к^ье.нО|ЭО2.

Метрики ыэазделен иа /к еспереерксющнхсс ино"(5|н8алос1 |21ант каждого осмхорлрр ргм(рссп1 тораатам нллачееа во рлшсаших а вышесниих паеллжирен сыСелес ) и 2. Таком я6|ЗЛНОм

фИММСруОТСЯ ДВе НеНЫВИСНДЫС НЫрНЯЗНе.б дыбтпжци ДПН ИХ СрЕаВКЭИИ^ ТСеПСЛаМСВМОЯ

зроэаиотм Саьюяентя пМиКР22"ОП)И01мИ1 крто|ЭЬ1й пязвлюден наСмс реоаятнеать 801л. иао оба оссрн их знанемо к впГ|Кисиих ирирсятрр и ид-е^о.к иооО жк ееалсцпнести,

.Еде рпис-мнкр Р в каасртра пс2мeг)a дозыпи-стрфоммы раеаосмозрная дчелр смпседших парраяырдрв он)2Рне ас ма^рдмост. р2стечрлм-мо пазвалкри сыдйиицтн гипатесу о том, мол р ве снетни<а"31эииасмый; выСефки отнраятаа к орноР и лот дне севозуннрстч,

(Задснстнра няиоецсс хоти еллчаа иксаизаив иых, зезависбрыл рм^о1^<^1И пбинс

t„ =

х-у

<у„_„

где х , y - аредние арифметичеакиев экспериментальной и контрольной группах;

- стачдартная ашиСка р^э^к^е^ос^т^и средних аррфметичеаиах, датхрар рааариаы-вается по формуле [25]:

fc^-xf+ZCy, -у)

2 (

пе + п2 -1

1 1 — + —

и, п

\

2 У

Далее необходимо сравнить te с теоретическим значением ¿-распределения Стьюдента ¿к при числе степеней свободы щ + п2 - 2 . Гипотеза о равенстве выборок принимается, если te < 1к .

Рисунок 7-Гистограмма распределения числа вошедшихпассажиров подлинемаршрута№61

Figure 7 - Distribution of passengers alighting along the length of route No. 61

Результаты расчета ¿-критерия сравниваемых выборок приведены в таблице 2. При степени свободы, равной 8, теорртичеркие зна-ченвякритеритСтьюденты ытетавляют 1,8еа (Р<а0,05); 2,896 (Р<=Т,01Р; 4,501 КР<=0,001).

цу 2) составляет 2,923 для прямого направления 49-го маршрута по вышедшим пасса-жирам(о кттт°)е2016 г) к2,тЗр для тт рыоного саправления Зы-го оершррте г^ое вышедшим ьесстжыкфтм. 1Бол)).вы;ки<Т"гт;о еа;зелькакое раоте-танепреты шиет кpитачтавеазттоаниe ы,отс.

Таблица 2

Результаты расчета статистики критерия Стьюдента сравниваемыхвыборок

Table 2

Results of calculating the values of Student's test for the comparedsamples

Маршрут Направление* Вошло пассажиров Вышло пассажиров Маршрут Направление* Вошло пассажиров Вышло пассажиров

0ктябрь2016г. Апрель 2019 г.

Автобус Автобус

49 А 1,661 2,923 26 А 0,264 1,755

49 В 1,566 0,375 26 В 0,495 0,881

52 А 1,822 1,637 31 А 1,62 1,169

52 В 1,693 1,637 31 В 0,987 2,038

55 А 0,618 0,326 37 А 0,314 1,384

55 В 0,469 0,672 37 В 0,426 0,736

61 А 0,188 0,164 52 А 0,85 0,533

61 В 0,188 0,217 52 В 1,307 0,355

Троллейбус Троллейбус

5т А 1,249 0,817 7т А 0,63 0,186

5т В 0,698 1,248 7т В 0,684 0,173

15т А 2,320 0,597

15т В 1,936 1,184

Примечание. * А - прямое направление; В - обратное направление

Таблица 3

Технико-эксплуатационные показатели маршрутов пассажирского транспорта г. Красноярска в среднем за будний день апреля 2019 г.

Table 3

Technical and operational indicators of transit routes in Krasnoyarsk in average for a weekday in April 2019

Маршрут Qk Pk z ^m Qp qn l m Yd

10 5918 35252 6,0 121 49,1 90 22,8 0,14 3,8

11 5451 22602 4,1 177 30,8 90 10,3 0,14 2,5

12 8425 65963 7,8 140 60,4 90 28,9 0,18 3,7

13т 5084 15084 3,0 113 45,1 90 8,5 0,18 2,9

14 1511 8100 5,4 32 47,7 45 16,3 0,35 3,0

***

ИТОГО 710049 4342741 6,1 0,27

На основании изложенного можно сделать вывод, что выборки, получонныо из операций валидации электронных билатов ь по ренднь-татам натурного обследованеь наопежиаонил потоков, одинаковые в стаанетидасным смыа-ле. Транзакции операций делсдасий оепра-зентативны генеральной совреуониатс заа-сажирских корреспонденцеН, т.у. йеи мотат применяться для оценки характерисоик оене-ральной совокупности в пределах допустимых погрешностей.

Расчет технико-эксплуатацнюсный псна-зателей транспортной системы. Рассмотрим полученные результаты обработки транзакций валидации электронных билетов в сравнении с ранее проведенными обсродованромс пассажирских потоков.

Из операций с электронными билттади средняя дальность поездок пыссажьров (доставляет 6,1 км и 6,7 км по результата м на -турного обследования пассажирских тоеокоо. Разница в 10% между средней ралднотоьо поездки пассажира в 2006 и 2Н19 га. объяпняетсп изменением системы маршрутоо и содорс общественного транспорта. Динамика дальности поездок пассажиров (рисунок 8Д полученная при обработке операций валидацои электронных билетов за апрель 2019 г., соответствует обследованию пассажирских потоков 2006 г., что свидетельствует о стабильном характере пассажирских потоков и близости результатов обработки валидаций электронных Лилетов

фокенсeотем всрамакоам сппнсорроосит озаы-<яа.

р ТЫ С0..1П1 -но 3 п УПЫ 0ОЗЫУ ЫЖ-1Ы --С ^"-Н^Тс^ "Ы0!!^^-

тоор-нкаплcиепртoнпыж нансен-елеИ оаыоо Соков з смодиот нп буенло яконн- млело. ^кн Ьорпо зс потом0 п 0^.0^.И но ТЛ.ССЖППСК. Оорооеоить: слп-мд^^кн-и^ воксковелв: - оУн анепк иооаиазон пни Т-кМС к^^рп-имэпгти

ОЖ.^тРм^+Р^0 Ма1. -пие

( з '

0acc£Ппl^иEELL0(П0|й(ПLL /п-го мериорутс

Рк=ИИ (Р Ьу (Ркг + Р ЫР Фщ /а "к (20) ( у '

гдо но -^^лийсЕ /"/-нйoppсппондевц-1з ;

1д= Р / 0 - средняя дальность поездки пассажира5;

Ит - колзчестиа р-оИиос пи ма|эшруту (из роеетных доозь IX (ЫЮ-ь «0оacнoяpапгыотpaвc»)| б= ы|lЫ /-2° - ooььчсенаo каас^жирно -сна рейы;

<0° о нма«тимoоп« под^изп.гооыы опoеaвa, о.сружслающоьо мокш-ут ^о» оетлпиыx доо ны91 МКУ <>кpacнoпоеc)oитаaнcг0.

- С|Э^,0Н1П5С .линот маршрута (из отчетных °алнп.х М.У я1^н^с^сн^!)т(скп:^|кнЕт^ оcт-;

М- =Р 1{°ть^н) о конффициент дичоми-ческого испот ьзова ни я нмести оюст^ И

К,,о =1т /I [16] - коэффициент сменности пассажиров1.

5 Ефремов И. С. Теория городских пассажирских ппаивозок: учмб. посоУле для еузов/ И.С. ЕОфремив, а.М. Кобопев, Юдин В. А.- Москва: Высш. школа, 1980. 535 с.

Рисунок 8 -Динамикасреднегорасстоянияпоездкипассажира Figure 8 - Dynamics of the average distance traveled by a passenger

Коэффициент динамического использования вместимости иа будний день составил 0,27. Пмлученсыс рузупсваты соответствуют оттетным дтууым ппудвозчиксв у ранее про-вемсмным обслеуования м пасеажирских иото-ков.

Для в^еле^т сванироиаиия вежуым птуут1е-т|И01ы дЕзв1б!б!Вбиу мееамива пмтсычжпб(иу0тс^уа ло ypыpакaм маршруотс. Рамсчатаем -ащнрртм eаымлжepлоиxпPTPKPв для каждого перегона. Kаалоымтыт пaчаажддыe, миреуезенных: убрет пе^срн/? ма^рутд p юм^делоется дуеду-ющеу омп^п^ууп

Qkpe X X

рдтатт н

где р - 1^оме!р остиовочного пункта по порядку Е1 ^^^г мершрсте в прятомили обрардрм нторарлени и;

то То - едмер неррльнрге^крнрднргртстаг нл^о,днррепз^аста се портреу маршрутнат пат-^^жиу^^с^т кормуспондетуии Ед.

На рисунке 9 в качестве примера приведе-нс эткфепмсуажирскик ооторро ур мар[урутр 1рм1(о аа да^чий ^<рдт.

°ак ркгоас^рлдсзз вышв, прм лпр^штоло-ири см^етг^ср паpppжибслyx 1^0|сстсрантрром1г тр>рб^(тлая вьщррдтл гсоезаки кмммeвpяжeат. Примео с<р|еирс^(^нртес^и ксрмивряжерр део на уаспнке Ю. рро Pн-тбтслeйPт рлотр еидт респонденции, состоящей из девяти поездок с .^(эзс^алеелгр, р^ггр^.^кзнг:.!д> с кдречрый л^дты уео^.^ожерр>| с а°лделах ррштхр,рнхл дсстдп-opстб. Te°рщ иДуазпМт тсрметря ра yеoвыeр-врсесие фeкттрeстте крртрриср п-релoдpp-

ности, рассматриваемую суммарную поездку паоражира н^^з^тчя ргютади тотеврИ мчсе^с^г^рр-Ее рлрреет тедрeлитьиpзвeйyя и каждое звено рассматривать как отдельную крррсрпрнданцию.

В таблице 4 приведена структура пасса-жирркуо 1^аР<сг^ol^pаeддlгД р°щеетреннерр тдинг^пoмдe г.Кдерср!^|^с;ка рр апрель 00^ а В таблице показано распределение поездок ком-мивряжера, определенных в соответствии с пдедлежечнымч критпрмями. Пр маршругнрй сети г. Красноярска 91,5% поездок выполня-етря беп г^epep°да°lPPPTPят аз однргр звтне), 8% поездок выполнены с одной пересадкой, а остальные 0,5% поездок с двумя и более пeс>теaдкeпи. ери ебреботде вaлpаeцыП пре-ездных билетов наибольшее число звеньев в рpeз1pкeлрсpаaжысЕ раенр е 1епeеeоaдpe),п апреле 2019 г. выявлено 2 таких корреспон-мрацир.

По epитдpпж пашехрдней достуднрууи оьо у^(^му т4% ,10ооeoкесдeтоPй риере-pсд>одс ((ИPотpугб°дм рс дрех и брлее рвeтьeв>l котррые eтppppтеа у ооеддксм ррммивряжркт. У б|рдpжм кpep°PД-нде^^циy зтлaыpррlо и °р-рорный иддоть^l paбиpдoжУбTl в рредеррд пр> модрдррИ ^-PоyййPстe|и ириутмя как общая длунр °ppмeеpмoдууции етpтaвдоPт ииркрдькы километров (или десятков километров).

О кмpексрондeтртям вpрдтиаяжeееио тр-Lбel"р аидло кокодоо с pа°epaдкомиотpepep° аелес 4т% па кенyepрю peлeмeщeyти рерр-ермд и толу жт ypppтey°eтр и Кроее К0% пе трр—ршерим фартиреркрй лпиeмксpаeoпpнр дeoсPP р иpзмуубp0 помаршрутной сети.

66

Ттм 1i

Рисунок9-Эпюрапассажирских потоковпомаршруту№10всреднемзарабочийдень Figure9 - DiagramofpassengerflowsonrouteNo. 10 onaverageper workingday

Рисунок 10 - Схема пассажирской корреспонденции коммивояжера: начальный пункт549 и кон—ный- 547находятсяна расстоянии пешеходной доступности6

Figure 10 - Scheme of short activities trip: start at point 549 and end 547,

whi chare withinwalk access link

В соответствии с таблицей4 на маршрутной сети г.Красноярска в иастоящее меемя к поездкао оккцепоанами от нооитвт 8,Я%наа-оажтрокнх копцкценндонций. Ио кнхоколц цоловиоо! (ВТ,8) - это корреспонденции ком-бивояжера, ц.к.енлвлки, выислнлeмыe ооприо дилевоымч осллли в тонвоохпеоеяадок. Таким образом, удельный вес поездок с пересадками за вычетом поездок коммивояжера составляет 4,7%, орлчем о смнлвых кopллcпoнденциях наблюдается не более одной пересадки. Все по-

аидки кбольшчм чиалод терццадок т оеиоль-таоеаналнзаотиесехы к оообеспоботиниям коммивтижола.

^таблило 4 видкц, нно сои мыртий удель-ч^¡^¡ц иес оккритоанцм итppecпбнлPиарT кцм-мсвoошкце г^о^е^Ьз^шх^к^б уделнныб вео ацлих поездок. Это объясняется тем, что некоторые поездки коммивояжера удовлетворяют более чем одному показателю, например, критерию пешеходной доступности и совпадению участков сети разных звеньев корреспонденции.

6 Получено с использованием API Яндекс.Карт

Таблица 4

Структура корреспонденций коммивояжера, определенных по предложенным критериям

Table 4

Short activities trips structure identified by proposed criteria

Поездки Критерии поездок коммивояжера

Звеньев ВСЕГО Пешеходная доступность Совпадения участка сети Фактическая и сетевая длина ИТОГО

Количество Уд. вес, % Количество Уд. вес, % Количество Уд. вес, % Количество Уд. вес, % Количество Уд. вес, %

1 2154165 91,5

2 189363 8,0 25557 13,5 71897 38,0 54487 28,8 79716 42,1

3 10226 0,4 1669 16,3 8203 80,2 5715 55,9 8577 83,9

4 1689 0,1 615 36,4 1642 97,2 1446 85,6 1689 100,0

5 146 0,0 54 37,0 146 100,0 135 92,5 146 100,0

6 27 0,0 4 14,8 27 100,0 26 96,3 27 100,0

7 5 0,0 1 20,0 5 100,0 5 100,0 5 100,0

8 2 0,0 2 100,0 2 100,0 2 100,0

* 201458 8,5 27900 13,8 81922 40,7 61816 30,7 90162 44,8

** 2355623 100

Примечание. * поездок с пересадками; ** поездок всего.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Перспективным источником данных о спросе на общественный транспорт является массив операций валидации электронных проездных билетов, посредством которого обеспечивается определение пассажирских корреспонденций без применения дорогостоящих процедур анкетирования пассажиров и натурного обследования пассажирских потоков.

В настоящей статье представлен метод определения (восстановления) корреспон-денций пассажиров общественным транспортом посредством интеллектуального анализа операций валидации электронных проездных билетов (electronic travel tickets): смарт-карты (smart card), транспортной карты, магнитной карты, мобильного телефона или других электронных устройств (electronic gadget), реквизиты которых при выполнении валидации фиксируются в автоматизированной системе управления перевозками.

2. Проведенная апробация разработанной методики подтверждает эффективность данного подхода для определения спроса на городской общественный транспорт и объективной оценки технико-эксплуатационных по-

казателей функционирования транспортной системы.

Полученные технико-эксплуатационные показатели функционирования транспортной системы подтверждаются отчетными данными перевозчиков и ранее проведенными обследованиями пассажирских потоков.

3. Оценка репрезентативности поездок по электронным билетам, выполненная по разработанной методике с использованием выборочного автоматизированного учета пассажиров, подтверждает статистическое соответствие выборочной совокупности маршрутных и сетевых пассажирских корреспонденций, полученных по данным валидаций электронных проездных билетов, генеральному множеству поездок общественным транспортом в пределах допустимых погрешностей.

Параметры транспортного спроса, полученные из операций валидации электронных проездных билетов, могут применяться для оценки характеристик генеральной совокупности пассажирских корреспонденций в пределах допустимых погрешностей.

4. Направлением дальнейших исследований является интеграция имеющегося программного обеспечения в систему учета

оплаты проезда и диспетчерского управления движением транспорта для обеспечения промышленной технологии непрерывного мониторинга пассажирских потоков общественного городского транспорта.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Штоцкая А.А. Оценка транспортной подвижности населения на основе дезагрегированных моделей // Вестник Иркутского государственного технического университета. 2017. 21 (5). С. 199-207.

2. Семёнов В.В., Ермаков А.В. Исторический анализ моделирования транспортных процессов и транспортной инфраструктуры // Препринты ИПМ им. М.В.Келдыша. 2015. № 3. 36 с. URL: http://library. keldysh.ru/preprint.asp?id=2015-3

3. Ortuzar J. D., Willumsen L. G. Modelling transport. John Willey & Sons, 2011. 30 p.

4. Lee D. Requiem for large-scale models. Journal of the American Institute of Planners, Vol 39, No 3, May, 1973. p. 63-78

5. Atkins S. Transportation planning models: What the papers say. Traffic Engineering and Control, Vol 27, No 9, September, 1986.

6. Fadeev A.I. Alhusseini S, Belova E.N. Monitoring Public Transport Demand Using Data from Automated Fare Collection System. Advances in Engineering Research, volume 158: Proceedings of the International Conference "Aviamechanical engineering and transport". 2018. p. 5-12

7. Fadeev A, Alhusseini S. Using Automated Fare Collection System Data To Determine Transport Demand. Advances in Engineering Research, volume 188. International Conference on Aviamechanical Engineering and Transport (AviaENT 2019). Pp. 1-9

8. Fadeev A, Alhusseini S. Determining The Public Transport Demand by Validation Data Of the Electronic Tickets. MIST: Aerospace 2019 IOP Conf. Series: Materials Science and Engineering 734 (2020) 012148 IOP Publishing.

9. Fadeev A.I, Alhusseini S. Passenger trips analysis determined by processing validation data of the electronic tickets in public transport. "IOP Conference Series: Materials Science and Engineering".

10. Zheng Y, Capra L, Wolfson O, and Yang H, Urban computing: Concepts, methodologies, and applications. ACM Trans. Intell. Syst. Technol., vol. 5, no. 3. pp. 1-55, Sep. 2014.

11. Chen M. Shiwen Mao, Yin Zhang, Victor C.M. Leung.Big Data. Related Technologies. Challenges, and Future Prospects, Spinger, 2014. 100 p.

12. Barry J.J. Newhouser R., Rahbee A., Sayeda S. Origin and destination estimation in New York City with automated fare system data. Transportation Research, Record 1817, 2002. pp.183-187.

13. Zhao J., Rahbee A., Wilson N. Estimating a rail passenger trip origin- destination matrix using automatic data collection systems. Aided Civil and Infrastructure Engineering, vol. 22, 2007. pp.376-387.

14. Trepanier M., Tranchant N., Chapleau R. Individual trip destination estimation in a transit smart card automated fare collection system. Journal of Intelligent Transportation Systems, vol. 11, 2007. pp.1-14.

15. Devillaine F., Munizaga M.A., M. Trepanier, Detection activities of public transport users by analyzing smart card data. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, vol. 2276, 2012. pp.48-55.

16. Munizaga M., Palma C. Estimation of a disaggregate multimodal public transport OD matrix from passive smartcard data from Santiago, Chile. Transportation Research Part C, Vol. 24, 2012. pp.9-18.

17. Bagchi M., White P. What role for smart-card data from bus systems?. Munic. Eng., vol. 157, 2004. pp.39-46.

18. Nassir N. Khani A., Lee S.G., Noh H., Hickman M. Transit stop-level origin-destination estimation through use of transit schedule and automated data collection system. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, vol. 2263, 2011. pp.140-150.

19. Cui A. Bus passenger origin-destination matrix estimation using automated data collection systems master's dissertation. Massachusetts Institute of Technology, 2006.

20. Wang W., John P., Nigel H.M., Bus passenger origin-destination estimation and travel behavior using automated data collection systems in London. Journal of Public Transportation, Vol. 14, No.4, 2011.

21. Alsger A. Mesbah M., Ferreira L., Safi H. Use of smart card fare data to estimate public transport origin-destination matrix. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, vol. 2535, 2015. pp.88-96.

22. Barry J.J., Freimer R., Slavin H.L. Use of entry-only automatic fare collection data to estimate linked transit trips in New York City. Transp. Res. Rec. J. Transp. Res. Board, vol. 2112, 2009. pp.53-61.

23. Mahrsi K.E. Come E., Oukhellou L., Verleysen M. Clustering smart card data for urban mobility analysis. IEEE Transactions on intelligent transportation systems, vol. 18, NO. 3, March 2017.

24. Jinhua Zhao J, Rahbee A. Estimating a Rail Passenger Trip Origin-Destination Matrix Using Automatic Data Collection Systems. Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering 22 (2007). pp 376-387.

25. Nunes, A.A., Dias, T.G., Cunha, J.F., 2016. Passenger journey destination estimation from automated fare collection system data using spatial validation. IEEE Trans. Intell. Transp. Syst. 17. pp 133-142. D0I:10.1109/TITS.2015.2464335.

26. Joana Horaa. Teresa Galvao Diasa , Ana Camanhoa , Thiago Sobral. Estimation of Origin-Destination matrices under Automatic Fare Collection: the case study of Porto transportation system. Transportation Research Procedia 27 (2017). pp. 664-671.

27. Munizaga M. Devillaine F., Navarrete C., Silva D. Validating travel behavior estimated from smartcard data.Transportation Research Part C Emerging Technologies. July 2014. pp. 1-18.

REFERENCES

1. Shtockaja A.A. Mihajlov A.Ju. Ocenka trans-portnoj podvizhnosti naselenija na osnove dezagregi-rovannyh mo-delej [Assessment of transport mobility of the population based on disaggregated models] Vestnik Irkutskogo gosudarstvennogo tehnicheskogo universiteta. 2017; 2.

2. Semjonov V.V., Ermakov A.V. Istoricheskij analiz modelirovanija transportnyh processov i transportnoj infrastruktury [Historical analysis of modeling transport processes and transport infrastructure] Preprinty IPMim. M.V.Keldysha. 2015; 3

3. Ortuzar J. D., Willumsen L. G. Modelling transport. John Willey & Sons, 2011.

4. Lee D. Requiem for large-scale models. Journal of the American Institute of Planners, Vol 39, No 3, May, 1973.

5. Atkins S. Transportation planning models: What the papers say. Traffic Engineering and Control, Vol 27, No 9, September, 1986.

6. Fadeev A.I. Alhusseini S, Belova E.N. Monitoring Public Transport Demand Using Data from Automated Fare Collection System. Advances in Engineering Research, volume 158: Proceedings of the International Conference "Aviamechanical engineering and transport". 2018; 5: 12.

7. Fadeev A, Alhusseini S. Using Automated Fare Collection System Data To Determine Transport Demand. Advances in Engineering Research, volume 188. International Conference on Aviamechanical Engineering and Transport (AviaENT 2019): 1-9.

8. Fadeev A, Alhusseini S. Determining The Public Transport Demand by Validation Data Of the Electronic Tickets. MIST: Aerospace 2019 IOP Conf. Series: Materials Science and Engineering 734 (2020) 012148 IOP Publishing.

9. Fadeev A.I, Alhusseini S. Passenger trips analysis determined by processing validation data of the electronic tickets in public transport. "IOP Conference Series: Materials Science and Engineering".

10. Zheng Y, Capra L, Wolfson O, and Yang H, Urban computing: Concepts, methodologies, and applications. ACM Trans. Intell. Syst. Technol., 2014; 3(5): 1-55.

11. Chen M. Shiwen Mao, Yin Zhang, Victor C.M. Leung.Big Data. Related Technologies. Challenges, and Future Prospects, Spinger, 2014: 100.

12. Barry J.J. Newhouser R., Rahbee A., Sayeda S. Origin and destination estimation in New York City with automated fare system data. Transportation Research, Record 1817, 2002:183-187.

13. Zhao J., Rahbee A., Wilson N. Estimating a rail passenger trip origin- destination matrix using automatic data collection systems. Aided Civil and Infrastructure Engineering, vol. 22, 2007: 376-387.

14. Trepanier M., Tranchant N., Chapleau R. Individual trip destination estimation in a transit smart card automated fare collection system. Journal of Intelligent Transportation Systems. 2007; 7: 1-14.

15. Devillaine F., Munizaga M.A., M. Trepanier, Detection activities of public transport users by analyz-

ing smart card data. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board. 2012; 2276: 48-55.

16. Munizaga M., Palma C. Estimation of a disaggregate multimodal public transport OD matrix from passive smartcard data from Santiago, Chile. Transportation Research Part C. 2012; 24: 9-18.

17. Bagchi M., White P. What role for smart-card data from bus systems?. Munic. Eng. 2004; 157: 39-46.

18. Nassir N. Khani A., Lee S.G., Noh H., Hickman M. Transit stop-level origin-destination estimation through use of transit schedule and automated data collection system. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board. 2011; 2263: 140-150.

19. Cui A. Bus passenger origin-destination matrix estimation using automated data collection systems master's dissertation. Massachusetts Institute of Technology, 2006.

20. Wang W., John P., Nigel H.M., Bus passenger origin-destination estimation and travel behavior using automated data collection systems in London. Journal of Public Transportation. 2011; 14(4).

21. Alsger A. Mesbah M., Ferreira L., Safi H. Use of smart card fare data to estimate public transport origin-destination matrix. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board. 2015; 2535: 88-96.

22. Barry J.J., Freimer R., Slavin H.L. Use of entry-only automatic fare collection data to estimate linked transit trips in New York City. Transp. Res. Rec. J. Transp. Res. Board. 2009; 2112:.53-61.

23. Mahrsi K.E. Come E., Oukhellou L., Verleysen M. Clustering smart card data for urban mobility analysis. IEEE Transactions on intelligent transportation systems.March 2017; 3(18).

24. Jinhua Zhao J, Rahbee A. Estimating a Rail Passenger Trip Origin-Destination Matrix Using Automatic Data Collection Systems. Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering 22 (2007): 376-387

25. Nunes, A.A., Dias, T.G., Cunha, J.F., 2016. Passenger journey destination estimation from automated fare collection system data using spatial validation. IEEE Trans. Intell. Transp. Syst. 17: 133-142. D0I:10.1109/TITS.2015.2464335.

26. Joana Horaa. Teresa Galvao Diasa , Ana Camanhoa , Thiago Sobral. Estimation of Origin-Destination matrices under Automatic Fare Collection: the case study of Porto transportation system. Transportation Research Procedia. 2017; (27): 664-671.

27. Munizaga M. Devillaine F., Navarrete C., Silva D. Validating travel behavior estimated from smartcard data. Transportation Research Part C Emerging Technologies. July 2014: 1-18.

ВКЛАД СОАВТОРОВ

Фадеев А.И. Разработка методики расчета транспортного спроса из валидаций электронных проездных билетов, разработка программного обеспечения, оценка репрезентативности выборочной совокупности поездок по генераль-

ному множеству пассажирских корреспонденции, анализ полученных данных.

Алхуссейни С. Анализ состояния вопроса, обзор литературных источников. Участие в подготовке исходных данных и расчетов.

AUTHORS' CONTRIBUTION

Aleksandr I.Fadeev, the development of a methodology for calculating the throughput capacity of stop points in urban passenger transport, the development of an algorithm for simulating a stop point as QS, the analysis of the obtained calculations.

Sami Alhusseini, an analyzed status of the problem, literary sources review, participation in preparation and analysis input data for calculations.

ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРАХ

Фадеев Александр Иванович - канд. техн. наук, доц. кафедры транспорта Сибирского федерального университета, Scopus ID: 57208356151, (660074, г. Красноярск, ул. Академика Киренского, д. 26, e-mail:fai@ak1967.ru).

Алхуссейни Сами - аспирант кафедры транспорта Сибирского федерального университета «СФУ», ORCID: orcid.org/0000-0003-3028-0675, Scopus ID: 57212171306, Web of Science ID: AAC-6792-2020, (660074, г. Красноярск, ул. Академика Киренского, д. 26, e-mail:eng.sami20143@ gmail.com).

INFORMATION ABOUT THE AUTHORS

Aleksandr I. Fadeev - Cand. of Sci., Associate Professor of the Transport department at Siberian Federal University, Scopus ID: 57208356151, (660074, Krasnoyarsk city, Akademika Kirenskogost., 26. E-mail: e-mail:fai@ak1967.ru).

Sami Alhusseini - Postgraduate student of the Transport department at Siberian Federal University, ORCID: 0000-0003-3028-0675, Scopus ID: 57212171306, Web of Science ID: AAC-6792-2020, (660074, Krasnoyarsk city, Akademika Kirenskogost.,26.E-mail:eng.sami20143@gmail.com).