Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА I Характеристики городских маршрутов городского пассажирского транспорта и методы обследования пассажиропотоков .
1.1. Актуальные вопросы функционирования городского пассажирского транспорта в современных условиях
1.2. Методы обследования пассажиропотоков на маршруте
1.2.1Обзор существующих автоматизированных систем подсчета пассажиров общественного транспорта .
1.3. Характеристики маршрутов городского пассажирского транспорта
1.4.Выводы по главе I и задачи исследования
ГЛАВА II Обоснование модели межостановочной матрицы корреспонденций .
2.1. Общие принципы регрессионной оценки матриц корреспонденций
2.2. Методы восстановления межостановочной матрицы корреспонденций
2.3. Выбранные методы (модели) решения задачи наименьших модулей
2.4. Алгоритмы выбранных методов восстановления межостановочных матриц корреспонденций .
2.5. Выводы по главе II
ГЛАВА III Этапы проведения эксперимента
3.1. Методика обследования пассажиропотоков с использованием детекторов входа - выхода
3.2.Характеристики применяемых в исследованиях детекторов входа-выхода
3.3Методика обработки полученных данных
3.4 Методика планируемого эксперимента
3.5 Выводы по главе III .
ГЛАВА IV Результаты исследования
4.1. Результаты анализа погрешностей возникающих при тестировании
4.2. Тестирование методов восстановления матриц мониторинге пассажиропотока 110
4.3. Оценка влияния погрешности измерения пассажиропотока на точность восстановления матрицы 123
4.4. Определение корреспонденций между расчетными транспортными районами на основе оценки межостановочных матриц корреспонденций на маршрутах.. 132
4.5. Выводы по главе IV . 134
Основные результаты и выводы . 136
Библиографический список . 139
- Актуальные вопросы функционирования городского пассажирского транспорта в современных условиях
- Общие принципы регрессионной оценки матриц корреспонденций
- Методика обследования пассажиропотоков с использованием детекторов входа - выхода
- Оценка влияния погрешности измерения пассажиропотока на точность восстановления матрицы
Введение к работе
Актуальность темы исследования. Повышение качества управления городским пассажирским транспортом общественного пользования (ГПТ ОП) определяется необходимостью обеспечения его конкурентных свойств в условиях быстрого роста парка индивидуального автомобильного транспорта. Конкурентные свойства ГПТ ОП могут быть усилены путем повышения эффективности оперативного управления и качества транспортного планирования. При этом важнейшим фактором является наличие данных о пассажиропотоках, получаемых в режиме реального времени.
Наиболее эффективным инструментом получения информации о пассажиропотоках являются детекторы входа/выхода, которые находят все более широкое применение. Вместе с тем отсутствуют систематизированные знания о точности мониторинга пассажиропотоков с использованием детекторов входа/выхода и методические рекомендации по математической обработке информации, поступающей с этих детекторов.
Одним из возможных приемов обработки данных, поступающих с детекторов входа/выхода, является расчет межостановочной матрицы, который позволит:
обрабатывать данные мониторинга с обеспечением сходимости количеств входящих/выходящих пассажиров, как на отдельном рейсе, так и на маршруте в целом;
определять в автоматизированном режиме все важнейшие характеристики пассажиропотока на маршруте.
В этой связи данное научное исследование, посвященное разработке методов оценки межостановочных матриц корреспонденций, позволяющих повышать качество обработки данных, поступающих с детекторов входа/выхода и использовать эти данные для оперативного управления и транспортного планирования, является актуальным.
Рабочей гипотезой является предположение о том что, информативность и эффективность мониторинга пассажиропотоков с применением детекторов входа/выхода можно значительно повысить на основе оценки межостановочной матрицы корреспонденций.
Целью исследования является повышение качества планирования пассажирских перевозок и управления ими на основе применения средств автоматизированного подсчета пассажиров.
Объектом исследования является процесс мониторинга пассажиропотоков с применением детекторов входа/ выхода.
Предметом исследования является межостановочная матрица корреспонденций, которая позволяет рассчитывать все основные характеристики пассажиропотока маршрута ГПТ ОП.
Задачи исследования:
систематизировать данные о точности мониторинга пассажиропотоков в случае применения детекторов входа/выхода и на их основе теоретически обосновать модель расчета межостановочной матрицы корреспонденций;
на основе модели восстановления межостановочной матрицы корреспонденций, а также искусственных и реальных данных выполнить сравнительный анализ точности и робастности математических методов расчета матрицы корреспонденций;
научно обосновать практические рекомендации по обработке данных, получаемых при выполнении мониторинга пассажиропотоков с использованием детекторов
входа/выхода, выполнить проверку и дать технико-экономическую оценку эффективности выполненного научного исследования.
Научную новизну составляют:
статистические характеристики точности мониторинга пассажиропотоков с применением детекторов входа/выхода;
математическая модель расчета межостановочной матрицы корреспонденций, позволяющая значительно повысить эффективность и информативность мониторинга пассажиропотоков с применением детекторов входа/выхода а также качество и точность планирования маршрутных систем ГПТ ОП;
результаты сопоставительного анализа точности и робастности математических методов оценки межостановочной матрицы корреспонденций, выполненные во всем наблюдаемом диапазоне погрешностей мониторинга пассажиропотоков.
Научные положения, выносимые на защиту:
научное обоснование модели расчёта межостановочной матрицы корреспонденций следует выполнять на основе статистических характеристик точности мониторинга пассажиропотоков с применением детекторов входа/выхода;
значительное повышение эффективности и информативности мониторинга пассажиропотоков с применением детекторов входа/выхода, а также качества и точности планирования маршрутных систем ГПТ ОП может быть достигнуто на основе применения математической модели расчета межостановочной матрицы корреспонденций, позволяющей рассчитывать все основные характеристики пассажиропотоков на маршрутах;
сопоставительный анализ точности и робастности математических методов оценки межостановочной матрицы корреспонденций следует выполнять на основе компьютерной симуляции данных, включающих точное количество входящих/выходящих пассажиров, матрицу корреспонденций и вносимые ошибки, что позволяет оценивать устойчивость сравниваемых методов во всем наблюдаемом диапазоне погрешностей мониторинга пассажиропотоков.
Обоснованность и достоверность научных положений, выводов и рекомендаций обеспечены: репрезентативными объемами выборок; применением математического аппарата теории вероятностей и математической статистики; результатами проверки сходимости опытных и расчетных данных, применением библиотек статистической обработки и оптимизации пакета MATLAB; отсутствием противоречий полученных результатов работы и выводов с результатами ранее выполненных научных исследований.
Практическая значимость работы. Предложенный метод обработки данных мониторинга пассажиропотоков в виде межостановочной матрицы корреспонденций позволяет:
перевозчикам и муниципальным органам - рассчитывать характеристики пассажиропотоков, используемые в процессе управления перевозками;
муниципальным органам и проектным организациям - оценивать транспортный спрос на услуги ГПТ ОП в виде межрайонной матрицы корреспонденций, необходимой для разработки генеральных планов городов и их комплексных транспортных схем, а также для проектирования маршрутных систем.
Внедрение результатов работы. Предложенный в диссертации метод восстановления межостановочных матриц корреспонденций применен для повышения качества планирования пассажирских перевозок в г. Ангарске.
Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационного исследования были представлены в научных докладах и выступлениях: на Всероссийской LXV, LXVI и LXVII научно-технических конференциях ФГБОУ ВПО «СибА-ДИ» «Модернизация и инновационное развитие архитектурно-строительного и дорожно-транспортного комплексов России: фундаментальные и прикладные исследования» (с международным участием), секция «Технология, организация и управление автомобильными перевозками» (г. Омск, 2011, 2012, 2013 гг.); современные технологии и научно-технический прогресс. Ежегодная научная конференция ФГБОУ ВПО «АГТА» (г. Ангарск, 2011, 2012, 2013 гг.); ХХVI Международная научная конференция «Математические методы в технике и технологиях (ММТТ-26)» (г. Ангарск, 2013 г.).
Публикации. По теме диссертации опубликовано 20 печатных работ, в том числе 4 публикации в рецензируемом издании, включенном в перечень ВАК, 16 - в российских изданиях.
Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, общих выводов, списка литературы и приложения. Содержит 138 страниц основного текста, включает 43 таблицы и 33 рисунка. Библиографический список содержит 143 источника.
Актуальные вопросы функционирования городского пассажирского транспорта в современных условиях
Городской пассажирский транспорт общественного пользования (ГПТ ОП), является одной из важнейших составляющих инфраструктуры современного города, оказывает существенное влияние на функционирование всех его элементов.
Экономическим назначением ГПТ ОП является обеспечение населения городов перевозками при минимальных затратах общественно полезного времени в передвижениях, максимальном транспортном комфорте, обеспечивающем минимальную транспортную утомляемость, минимальной себестоимости транспортной работы для транспортных предприятий. Это связано с тем влиянием, которое оказывает ГПТ ОП на материальное производство современных городов. Как известно, транспорт относится не к сфере материального производства, а к сфере обслуживания, сфере сервиса. Он не создает материальных ценностей, но обеспечивает их создание транспортным обслуживанием промышленных предприятий. Без ГПТ ОП зона влияния промышленных предприятий на город ограничивалась бы зоной пешеходной доступности с небольшим количеством населения, неспособным обеспечить их рабочей силой. ГПТ ОП расширяет эту зону и распространяет ее практически на весь город. От четкой работы ГПТ ОП зависит своевременная доставка рабочих и служащих от мест жительства к местам приложения труда и, следовательно, ритмичность работы промышленных предприятий.
Таким образом, экономическое значение ГПТ ОП состоит в том, что через качество транспортного обслуживания он непосредственно влияет на материальное производство. В работе ГПТ ОП основным является не прибыльность транспортных предприятий, а тот экономический эффект, который связан со снижением затрат транспортного времени населения и повышением комфортабельности пассажироперевозок. В крупных городах, где перегрузка уличной сети личными автомобилями создает серьезные препятствия для работы общественного транспорта, реформа ГПТ ОП должна сопровождаться применением административно-правовых и экономических механизмов, разумно ограничивающих использование личных автомобилей при наличии качественных альтернативных услуг общественного транспорта. Необходимо искать средства повышения производительности улично-дорожной сети и сдерживания прироста объемов движения легкового транспорта. Однако такая возможность реализуется только в том случае, если поездка в общественном транспорте будет рассматриваться жителем города как конкурентоспособная по сравнению с поездкой в легковом автомобиле [24]. Конкурентоспособность поездки на общественном транспорте оценивается пользователем по следующему ряду критериев [11]: невысокая стоимость проезда [15, 62]; удовлетворительная быстрота поездки [4, 48, 67]; хорошее техническое состояние подвижного состава [32]; удобное прохождение маршрута и расположение остановок на улично-дорожной сети [28, 56]; достаточная частота движения [23, 59]; гибкость реагирования на суточные, недельные и сезонные колебания спроса населения на перевозки [17, 19]; отсутствие переполненности в подвижном составе [18, 35]; надежность соблюдения расписаний [18, 19, 66]; удобство пересадок [68]; удобная билетная система [6]; хорошее состояние остановок общественного транспорта и наличие информации [19, 43]; удобство подхода и небольшое расстояние пешеходного подхода к остановке [18, 43, 50, 58]. Для того чтобы отвлечь часть пассажиропотока с легкового транспорта и привлечь его на общественный, необходимы соответствующие меры поддержки общественного транспорта, которые заключаются в сбалансированном сочетании: мер направленных на «уменьшение» пользования легковым транспортом, мер направленных на «увеличение» пользования общественным транспортом.
Мерами «уменьшения» пользования легковым транспортом, где это приемлемо, могут послужить следующие: запрет движения автотранспорта на определенных улицах, за исключением общественного; штрафы и эвакуация за парковку легковых автомобилей в неразрешенном месте, заезд и стоянку на газонах.
Мерами «увеличения» пользования общественным транспортом могут стать, например, следующие: приоритет при движении для общественного транспорта на перекрестках [63]; выделение отдельных полос для движения общественного транспорта; разрешение движения на некоторых участках сети только для общественного транспорта. Сбалансированный «пакет мер», способствующий отвлечению части пассажиропотока с личного легкового транспорта и привлечению его на общественный, служит средством повышения безопасности дорожного движения.
Общественный транспорт обеспечивает значительно более экономичное использование проезжей части дорог при обслуживании пассажиропотоков, а следовательно, улучшает общую производительность улично-дорожной сети [8, 10, 53, 60].
Кроме этого, общественный транспорт общественного пользования:
1) экономичнее, из расчета количества потребленного энергоносителя (и, связанного с этим загрязнения окружающей среды) на перевозку 1 пассажира по сравнению с личным легковым транспортом;
2) безопаснее, учитывая профессиональное управление и содержание подвижного состава.
В настоящее время в г. Ангарске внутригородские перевозки осуществляются различными видами транспорта – трамваем, автобусом, маршрутными и легковыми таксомоторами.
Общие принципы регрессионной оценки матриц корреспонденций
Вторая глава посвящена теоретическим аспектам и обоснованию модели межостановочной матрицы корреспонденции с использованием автоматизированной системы подсчета данных детекторов входа - выхода и критериям оценки автоматического подсчета пассажиров.
С все большим распространением средств автоматического подсчёта пассажиров (детекторов входа-выхода) появляются возможности мониторинга и анализа пассажиропотоков в режиме реального времени.
Одним из наиболее важных параметров системы автоматического подсчета пассажиров является точность. Отсутствие или неточность сведений о числе пассажиров являются причиной того, что наполняемость подвижного состава и объемы перевозок могут оцениваться со значительными ошибками.
Сегодня рынок характеризуется большим количеством производителей поставляющих системы автоматического подсчета пассажиров. Производители в своих технических руководствах приводят разные способы оценки ошибок систем автоматического подсчета пассажиров, что затрудняет их объективное сравнение. Анализ руководств производителей показал, что наиболее полная информация о методах тестирования детекторов представлена фирмой IRMA [38]. Она предлагает следующий набор критериев оценки автоматического подсчета пассажиров:
ошибка количества входящих пассажиров;
ошибка количества выходящих пассажиров;
общая суммарная ошибка количества пассажиров;
дисбаланс количества входящих и выходящих пассажиров. Система IRMA определяет количество входящих и выходящих пассажиров с ошибкой менее 10%. Таким образом, если транспортное средство перевозит до 1000 пассажиров в сутки, то по показаниям оборудования количество пассажиров будет варьировать в диапазоне 900 -1100.
Ниже рассмотрим методику оценки ошибок, предложенную фирмой IRMA. Число пассажиров P определяется как: где IN - количество вошедших пассажиров (данные автоматического или ручного подсчета на всех остановках с учетом всех дверей); OUT -количество выходящих пассажиров (данные автоматического или ручного подсчета на всех остановках с учетом всех дверей); S - число остановок; D -количество дверей автомобиля.
Ошибки при подсчете общего количества обслуженных пассажиров EROR: где AVTO - количество пассажиров при автоматическом подсчете (выполняется на всех остановках с учетом всех дверей транспортного средства); MANUAL - количество пассажиров при ручном подсчете (выполняется на всех остановках с учетом всех дверей транспортного средства); S - число остановок; D - количество дверей автобуса. Ошибка количества входящих пассажиров где INAVTO - количество входящих пассажиров при автоматическом подсчете (выполняется на всех остановках с учетом всех дверей транспортного средства); INMANUAL - количество входящих пассажиров при ручном подсчете (выполняется на всех остановках с учетом всех дверей транспортного средства); S - число остановок; D - количество дверей автобуса.
Ошибка количества выходящих пассажиров EROROUT: где OUTAVTO - количество выходящих пассажиров при автоматическом подсчете (выполняется на всех остановках с учетом всех дверей транспортного средства); OUTMANUAL - количество выходящих пассажиров при ручном подсчете (выполняется на всех остановках с учетом всех дверей транспортного средства); S - число остановок; D - количество дверей автобуса.
Дисбаланс количества входящих и выходящих пассажиров UNBALANCED EROR (дисбаланс): где INAVTO - количество входящих пассажиров при автоматическом подсчете (выполняется на всех остановках с учетом всех дверей транспортного средства); INMANUAL - количество входящих пассажиров при ручном подсчете (выполняется на всех остановках с учетом всех дверей транспортного средства); OUTAVTO - количество выходящих пассажиров при автоматическом подсчете (выполняется на всех остановках с учетом всех дверей транспортного средства); OUTMANUAL - количество выходящих пассажиров при ручном подсчете (выполняется на всех остановках с учетом всех дверей транспортного средства); S - число остановок; D - количество дверей автобуса.
Ошибки оценки количества пассажиров имеют большое значение для оценки степени наполнения подвижного состава. Поэтому исходные данные (количество вошедших и вышедших пассажиров), производимые системой подсчета пассажиров подвергаются последующей статистической обработке, результатом которой является уточненное количество входящих и выходящих пассажиров. Приведем конкретный пример оценки точности, основанный на сравнении данных ручного и автоматического подсчётов количества пассажиров (табл. 2.1.1).
Методика обследования пассажиропотоков с использованием детекторов входа - выхода
В процессе исследования были собраны и обработаны данные о пассажиропотоке по следующим маршрутам города: № 7, № 11.
Маршрут регулярных перевозок пассажиров № 7 «Железнодорожный вокзал – 4-ый поселок».
Путь следования в прямом и обратном направлении: ул. Ленина – ул. Восточная (ул. Мира) – ул. Кирова – пр. Карла Маркса – ул. Горького – пр. Ленинградский – ул. Енисейская – ул. Энгельса – ул. Бульварная – ул. Фестивальная – ул. Преображенская. Протяжённость маршрута –14,6 км. Время оборота автомобиля на маршруте составляет 1ч 20 мин. Этот маршрут выполняет 7,3 % (1517 тыс. чел.) от общего объема пассажирских перевозок на автомобильном транспорте, является единственным маршрутом, соединяющим ЖД вокзал и 4 поселок. Проходит по главным улицам – ул. Ленина, пр. Карла Маркса, ул. Горького, пр. Ленинградский, ул. Энгельса, и через основные пассажирообразующие (пассажиропоглощающие) пункты – ЖД вокзал, рынок «Шанхайка», «Музей часов», «Швейная фабрика», 11 м/р., ДК «Современник». Маршрут следования – ЖД вокзал – 4 поселок. Протяженность – 14,6 км. Маршрут регулярных перевозок пассажиров № 11 «189 квартал (МЖК) – Тех.училище». Путь следования в прямом и обратном направлении: ул. Пойменная – (ул. 14 Декабря – Малый проулок – ул. Енисейская) – ул. Красная – ул. Новокшенова – ул. Бульварная – ул. Энгельса – ул. Социалистическая – ул. Коминтерна – ул. Крупской – ул. 40 лет Октября – пр. Карла Маркса – ул. Олега Кошевого – ул. Сибирская – ул. Восточная – ул. Иркутская. Протяжённость маршрута –12,4 км; Для организации эффективного транспортного обслуживания пассажиров необходимо систематически получать информацию о пассажиропотоках.
Методология обследования пассажиропотоков в г. Ангарске с недавнего времени претерпела некоторые изменения. На предприятиях общественного транспорта, осуществляющих пассажирские перевозки начала работать система автоматизированного мониторинга пассажиропотока «ПОТОК».
Установка приборов автоматизированной системы началась еще в 2009 году и до настоящего времени работает в тестовом режиме. Введение в эксплуатацию системы автоматизированного мониторинга пассажиропотока дает возможность оперативно определять мощности и характер пассажиропотока на различных транспортных направлениях в г. Ангарске без подключения к мониторингу человеческих ресурсов. В нашем случае использовалась система мониторинга пассажироперевозок «ПОТОК» [105] производства ЗАО «ПромСервис», которая предназначена для автоматизации процессов сбора данных об интенсивности перевозок пассажиров на наземных транспортных средствах (ТС) посредством учёта количества пересечений пассажирами дверных проёмов транспортных средств с помощью инфракрасных датчиков системы.
В состав системы «ПОТОК» входят три основные части:
1. Диспетчерский пункт с программным комплексом «ПОТОК-Express».
2. Транспортные комплекты (по количеству транспортных средств).
3. Среда передачи данных (каналы сотовой связи стандарта GSM 900/1800 в режиме пакетной передачи данных GPRS, Internet-каналы, проводные каналы интерфейса RS-232). Транспортный комплект устанавливается на транспортное средство и включает в себя:
1. Блок Автоматический Регистрационно-Связной «БАРС-01-Т» (далее – терминал, рис. 3.3.).
Блок автоматический регистрационно-связной «БАРС-01» Используемый для периодического опроса заданного количества ИК датчиков с целью обработки данных (количество пересечений в обоих направлениях, НС, наличие остановки), поступающих с ИК-датчиков после каждой остановки, запись информации в энергонезависимую память; передачи по каналам сотовой связи стандарта GSM 900/1800 на диспетчерский пункт архивных данных по запросу; оперативное информирование диспетчерских и контрольно-ревизионных служб автотранспортного предприятия о НС путем отправки SMS-сообщений на мобильный телефон диспетчера и трансляцию архива нештатных ситуаций в инициативном режиме на диспетчерский пункт.
2. Инфракрасные датчики «Луч-М» с функцией суммарного счёта количества пересечений, по одному на каждую дверную створку (рис. 3.4, а) или ИК-датчики «Луч-МС» (до 8 шт.), с функцией определения направления пересечения (рис. 3.4, б). Два типа датчиков созданы для того, чтобы ориентироваться на 2 вида потребителей: для мелких частных перевозчиков, которым неважно знать сколько вошло и вышло пассажиров на конкретной остановке, а интересно знать полученную выручку водителей за весь день (соответственно, это датчик Луч-М, с помощью которого подсчитывается количество пересечений, и в конце смены они делятся пополам и получается количество перевезенных пассажиров). И второй тип датчиков – с учетом наполнения транспортного средства, который больше рассчитан на муниципальные транспортные организации и организации с разным тарифным планом на одном маршруте. Которым важно знать о распределении пассажиропотока по времени суток и дням недели.
Оценка влияния погрешности измерения пассажиропотока на точность восстановления матрицы
Во втором эксперименте оценивалась устойчивость вариантов к ошибкам исходных данных. Ошибки от ± 5 % до ± 30 % вносились в значения вошедших и вышедших пассажиров. Далее вычислялась матрица корреспонденций, которая сравнивалась, как и первом тесте, с точной матрицей (табл. 4.3.1). По результатам таких тестов несколько более высокую точность показывал вариант решения задачи линейного программирования с использованием среднемасштабного алгоритма и начального приближения.
В третьем эксперименте оценивалась устойчивость методов к ошибкам исходных данных – робастность. Соответственно, ошибки в диапазоне от ± 5 % до ± 30 % вносились в значения вошедших и вышедших пассажиров для каждой из остановок маршрута. Вычислялась межостановочная матрица корреспонденций, которая сравнивалась, как и в первом эксперименте, с точной матрицей (табл. 4.3.2). По результатам этого эксперимента несколько более высокую точность показывал вариант решения задачи линейного программирования с использованием среднемасштабного алгоритма и начального приближения.На следующем этапе исследований рассмотрено влияние вариации пассажирообмена остановочных пунктов на ошибки оценки матрицы корреспонденций (табл. 4.3.3). Результаты этого эксперимента показывают, что с ростом пассажиропотока лучшую точность дают варианты с начальным приближением.В четвертом эксперименте рассмотрено влияние вариации пассажирообмена остановочных пунктов на ошибки оценки матрицы корреспонденций размерностью 12х12 (рис. 4.3.3). Вариации вошедших и вышедших пассажиров имели следующий диапазон: от 1 до 10, от 1 до 20, от 1 до 30, от 1 до 40, от 1 до 50. Результаты этого эксперимента показывают, что с ростом пассажиропотока лучшую точность дают варианты с начальным приближением.
В пятом эксперименте рассмотрено влияние вариации пассажирообмена остановочных пунктов на ошибки оценки матрицы корреспонденций размерностью 24х24 (рис. 4.3.4.). Вариации вошедших и вышедших пассажиров имели следующий диапазон: от 1 до 10, от 1 до 20, от 1 до 30, от 1 до 40, от 1 до 50. Результаты этого эксперимента показывают, что с ростом пассажиропотока и увеличением размерности матрицы лучшую точность дает вариант со среднемасштабным алгоритмом и начальным приближением.
Похожие диссертации на Совершенствование методов мониторинга пассажиропотоков на маршрутах городского пассажирского транспорта общего пользования
