Результаты сравнения методов оценки транспортного спроса на сети городского общественного транспорта

требуемые геометрические показатели качества механической обработки (Ra=12,5 мкм, Rz=62-73 мкм, Wa=68 мкм, Нпл=0,15 мкм, Нцил=0,1 мкм, Тобр1=0,25 мм - для плоских поверхностей, Тобр2=0,4 мм - для цилиндрических поверхностей).

Библиографический список

1. Чичинадзе А.В. Трение износ и смазка (трибология и триботехника) / А. В.Чичинадзе, Э. М.Берлингер, Э. Д.Браун Под общ. ред. Чичинадзе А.В. - М.: Машиностроение, 2003. - 576 с.

2. Демкин Н.Б. Контактирование шероховатых поверхностей / - М.: Наука, 1970. - 227 с.

3. Гаркунов Д.Н. Триботехника (износ и безызносность): учебник Д.Н. Гаркунов / - Изд. 4-е, перераб. и доп. - М.: Издательство МСХА, 2001. - 616 с.

4. Рыжов Э. В. Технологическое обеспечение эксплуатационных свойств деталей машин / О. В. Рыжов, А. Г. Суслов, В. П. Федоров. - М.: Машиностроение, 1979. - 176 с.

5. Крагельский И.В. Узлы трения машин: справочник / И.В. Крагельский, Н.М. Михин Под общ. ред. Кра-гельского И. В. - М.: Машиностроение, 1984. - 280 с.

6. Демкин Н.Б. Исследование контакта двух шероховатых поверхностей / Н.Б. Демкин // Трение и износ. -1990. - №6. - с. 1002-1006. - Библиогр.: с. 1006.

7. Панов А.А . Обработка металлов резанием: справочник технолога / А.А. Панов. В.В. Аникин, Н. Г. Бойм; под общ. ред. А.А. Панова. - М.: Машиностроение, 1988. - 736 с.

8. Маталин А.А. Технология механической обработки / А.А.Маталин. - Л.: Машиностроение, 1977. - 404 с.

9. Макаров А.Д. Оптимизация процессов резания / А.Д. Макаров. - М.: Машиностроение, 1976. - 323 с.

10. Режимы резания труднообрабатываемых материалов: справочник / - М.: Машиностроение, 1976. - 655

с.

11. Дунин-Барковский И.В., Карташова А.Н. Измерения и анализ шероховатости, волнистости и некруглости поверхности [Текст] / Дунин-Барковский И. В., Карташова А.Н. - М.: Машиностроение, 1978. - 232 с.

12. Пат. 48852 Российская федерация, МПК7 В 23 Р 6/04. Сборный инструмент для механической обработки подпятникового места надрессорной балки тележки грузового вагона / Муравьев Д. В.; заявитель и патентообладатель Омский гос. ун-т путей сообщ. - №2005116884/22; заявл. 01.06.2005; опубл. 10.11.2005, Бюл. №31. - 2 с.

13. Пат. 50142 Российская федерация, МПК7 В 23 Р 6/00. Сборный инструмент для механической обработки внутреннего бурта шкворневой горловины подпятникового места надрессорной балки тележки грузового вагона / Муравьев Д.В.; заявитель и патентообладатель Омский гос. ун-т путей сообщ. - №2005119570/22; заявл. 23.06.2005; опубл. 27.12.2005, Бюл. №36. - 2 с.

УДК 621.81

РЕЗУЛЬТАТЫ СРАВНЕНИЯ МЕТОДОВ ОЦЕНКИ ТРАНСПОРТНОГО СПРОСА НА СЕТИ ГОРОДСКОГО ОБЩЕСТВЕННОГО ТРАНСПОРТА

М.И.Шаров1

Иркутский государственный технический университет, 664074, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 83

Сделан обзор существующих методов обновления матриц корреспонденций. Предложен регрессионный метод обновления матрицы корреспонденции. Проведено сравнение предложенного метода с методом расчёта матрицы корреспонденций по данным подвижности населения. Ключевые слова: матрица корреспонденций, транспортный спрос, кривая расселения. Ил. 2. Табл. 1. Библиогр. 6 назв.

COMPARISON RESULTS OF ESTIMATION METHODS OF THE TRANSPORT DEMAND ON NETWORKS OF CITY PUBLIC TRANSPORT

Sharov M.I.

Irkutsk State Technical University, 83 Lermontov St., Irkutsk, 664074

The author makes a review of current methods of correspondence matrix updating. A regression method for correspondence matrix updating is offered. The comparison of the offered method and the method of calculation of a correspondence matrix according to the information about the mobility of population is performed.

1 Шаров Максим Игоревич, аспирант, тел.: 8 (3952) 40-54-08, сот.: 8-908-6-60-88-16, e-mail: makdak2000@mail.ru

Sharov Maxim Igorevich, a post graduate of the Chair of Maintenance of Motor Transport. e-mail: mak-dak2000@mail.ru

Key words: correspondence matrix, transport demand, settlement curve. 2 figures. 1 tables. 6 sources.

Оценка существующего распределения потоков, спроса на передвижения актуальна и в организации дорожного движения (распределение потоков транспортных средств по УДС) и в организации пассажирских перевозок (распределение пассажиропотоков по сети пассажирского транспорта), т.е. данная задача носит универсальный характер. Важнейшей формой описания спроса на передвижения является матрица корреспонденций, в случае действующей транспортной сети - существующая матрица корреспонденций.

Во многих крупных городах уже имеется ранее рассчитанная «старая» матрица корреспон-денций, которая в данный момент уже не отражает реальной картины распределения транспортного спроса, тогда встает вопрос о расчёте новой матрицы корреспонденции. Получение матрицы путем определения данных подвижности населения весьма трудоёмок и не всегда возможен. Поэтому очень важно наличие методики обновления матриц корреспонденции, которая не требует трудоемких обследований для получения исходных данных, а также имеет возможность проведения оперативного обновления с использованием автоматизированных средств регистрации пассажиров.

Задачу определения транспортного спроса и распределения потоков по результатам выборочного обследования пассажирских и транспортных потоков на транспортной сети рассматривали многие авторы, в том числе и в нашей стране.

Наиболее общую постановку задачи сформулировал Т. Abrahamsson. Он полагает, что в наиболее общем виде алгоритм восстановления существующей матрицы корреспонденций фор-

мулируется следующим образом:

при условии v = assign(g),

в

где д - восстанавливаемая матрица корреспонденции V- вектор значений наблюдаемых потоков; некоторые меры расстояния; ;  , - некоторые коэффициенты согласованности; assign(g) - распределение потоков по сети, разделяющее матрицу корреспонден-ций д;; на потоки, следующие разными мар-

шрутами.

В задачу авторов входила разработка методики, пригодной для обновления ранее рассчитанной матрицы корреспонденций при следующих условиях:

• рассматривается детальное представление сети в виде ориентированного графа, на специально выбранных сечениях которого замерами устанавливается значение пассажиропотока;

• используются данные обследований пассажиропотока (ручной или автоматический подсчет, видеосъемка с последующей обработкой, датчики входа-выхода и т.д.);

• используются ранее рассчитанная матрица корреспонденций (материалы генплана), а также картограмма пассажирских потоков, полученная по этой матрице;

• матрицы корреспонденций между выделенными вершинами сети определяются методами математической статистики, т.е. с помощью робастного регрессионного анализа.

0 50 100 150 200

Суммарные затраты на передвижения, мин

Рис. 1. Кривая тяготения, построенная с использованием данных выборочного анкетирования на основе модели EVA

Цель оценивания состоит в нахождении такого вектора корреспонденций х, при котором соответствующий пассажиропоток на звеньях сети у максимально близко соответствует замеренному значению пассажиропотока у\

Iti\ei\v = Zti\yi-yi\v^rrmi, <3

где у; - замеренные значения интенсивности потока на звеньях сети; е^ - ошибки сходимости значений интенсивности (остатки регрессии); V-

коэффициент чувствительности 1 < V < 2.

В линейном программировании на оцениваемые параметры налагаются ограничения по

знаку (х > 0). Для снятия такого ограничения

реализация метода наименьших модулей (МНМ) требует ввода дополнительных переменных, позволяющих включить остатки регрессии в состав целевой функции линейного программирования.

Для использования методов линейной оптимизации (используется библиотека Optimization Toolbox пакета Matlab) в вектор оцениваемых корреспонденций х вводятся фиктивные переменные - вектор остатков регрессии е. Таким образом, алгоритм применительно к восстановлению матриц корреспонденций имеет следующий вид:

-du Л^кП n^iO/

при линейных ограничениях на переменные

и двухсторонних ограничениях на вектор оцениваемых параметров

xlb < х2 < xub, xlb > O.xub > 0,

Для применения рассмотренного выше метода необходимо использовать некоторое на— о

чальное значение оцениваемых параметров Xj .

В данной работе предлагаемый алгоритм пригоден для случая, когда исходные данные представлены значениями пассажиропотоков, а априорная информация о корреспонденциях представлена в виде ранее рассчитанной («старой») матрицы корреспонденций. В нашей работе старая матрица принята по материалам Генерального плана Иркутска, выполненного ЦНИИП Градостроительства в 1985-1987 гг.

Используя указанный алгоритм, авторы выполнили эксперимент с реальной сетью ГПТ, результатом которой являлась обновлённая матрица корреспонденций. На основе выборочного анкетирования населения были получены основные данные для расчёта матрицы коррес-понденций, такие как подвижность населения, кривая тяготения (рис. 1) и т.д. По полученным данным с использованием гравитационной модели и кривой расселения была рассчитана матрица корреспонденций.

а

С 4300» ÎMOÛ ЭШОй 4MIIB МОЮ

Корреспонденции, полученные- по результаты аамероа пзссажшрогютоков

Рис. 2. Диаграмма рассеяния корреспонденций, оцененных двумя способами

Сравнение значений корреспонденций, оцененных двумя способами

Статистики R R2 €- для разностей пар

Значения статистик 0,95 0,91 1,14

На конечном этапе исследования авторами было проведено сравнение точности двух методов (рис. 2 и таблица).

Диаграмма рассеяния и показатели корреляции показывают, что сравниваемые матрицы принадлежат к одной генеральной совокупности. Вместе с тем, большинство статистических критериев оценки основываются на нормальности распределения выборки. Очевидно, что корреспонденции не подчиняются нормальному закону (рис. 2), необходимо использовать статические критерии, не требующие нормальности распределения. Была выполнена проверка значимости среднего значения разности пар с применением ¿-критерия Стьюдента, который признается в статистической литературе оптимальным критерием метода парных сравнений. Коэффициент

Стьюдента € при сравнении двух матриц составил 1,14, что не превышает критического значения ¿0,05;155 = 1,96 .

Результаты показывают, что метод регрессионного обновления матриц корреспонденций, использующий данные замеры пассажиропотоков и ранее рассчитанную «старую» матрицу корреспонденций, сопоставим по точности с ме-

тодом расчёта матриц корреспонденций на основе данных о подвижности населения.

Библиографический список

1. Михайлов А.Ю. Современные тенденции проектирования и реконструкции улично-дорожных сетей городов / А.Ю.Михайлов, И.М.Головных. - Новосибирск: Наука, 2004. - 267 с.

2. Демиденко Е.З. Линейная и нелинейная регрессия / Е.З. Демиденко. - М.: Финансы и статистика, 1981. - 302 с.

3. Мягков В.Н. Математическое обеспечение градостроительного проектирования / В.Н.Мягков, Н.С.Пальчиков, В.П.Федоров. - Л.: Наука, 1989. - 144 с.

4. Смоляк С.А. Устойчивые методы оценивания: Статистическая обработка неоднородных совокупностей / С.А.Смоляк, Б.П.Титаренко. - М: Статистика, 1980. - 208 с.

5. Abrahamson T. Estimation of Origin-Destination Matrices Using Traffic Counts - A Literature Survey // IIASA Interim Report IR-98-021/May, 1998. -27 p.

6. Bell M. G. H. The Estimation of an Origin-Destination Matrix from Traffic Counts //Transportation Science, 1983. - Vol. 17(2). - P.198 - 217.