Показати скорочену інформацію

dc.contributor.authorЧернецька-Білецька, Н. Б.uk
dc.contributor.authorБаранов, І. О.uk
dc.contributor.authorМірошникова, М. В.uk
dc.contributor.authorБережна, С. В.uk
dc.contributor.authorChernetskaya-Beletskaya, N.en
dc.contributor.authorBaranov, I.en
dc.contributor.authorMiroshnykova, M.en
dc.contributor.authorBerezhna, S.en
dc.date.accessioned2024-06-12T10:02:14Z
dc.date.available2024-06-12T10:02:14Z
dc.date.issued2023
dc.identifier.citationОптимізація пасажирських перевезень на основі організації однорідного приміського пасажиропотоку [Текст] / Н. Б. Чернецька-Білецька, І. О. Баранов, М. В. Мірошникова, С. В. Бережна // Вісник машинобудування та транспорту. – 2023. – № 2. – С. 183-189.uk
dc.identifier.issn2415-3486
dc.identifier.issn2413-4503
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/42730
dc.description.abstractМетою статті є підвищення ефективності приміських пасажирських перевезень на основі організації приміського пасажиропотоку. Встановлено, що приміський пасажиропотік міських агломерацій складається з таких укрупнених груп (сегментів): робітники зі змінним графіком роботи, офісні працівники, учні, інші пасажири, водночас загальна величина пасажиропотоку та величина окремих складових його сегментів є непостійною і характеризується просторовою та тимчасовою нерівномірністю. Завданням організації пасажиропотоку є знаходження компромісу між потребами пасажирів та можливостями транспорту. Компроміс досягається завдяки тому, що отримуючи щоразу формальний оптимум, за допомогою вагових коефіцієнтів при змінних, можна відображати пріоритети пасажиропотоків із різних станцій та ділянок. Завдання оптимізації функціонування пасажирської транспортної системи міської агломерації на основі організації пасажиропотоку полягає в мінімізації сумарних витрат на перевезення та на очікування. Критерій оптимізації визначається, зважаючи на мінімізацію витрат на освоєння пасажиропотоку в повному обсязі, а також очікування пасажирами на станції відправлення та затримки на станції призначення. У статті сформульована проблема організації приміських пасажиропотоків у міських агломераціях для скорочення статичних резервів приміського пасажирського комплексу за рахунок динамічних. Обрано та обґрунтовано апарат оптимізації на базі динамічної транспортної задачі. Проаналізовано можливості та показані переваги використання методу динамічного узгодження для вирішення транспортних задач міських агломерацій. Запропоновано технологію використання апарату оптимізації, що містить спрямований ітераційний процес. Це дає змогу скоротити кількість експериментів для вибору з-поміж оптимальних варіантів, найбільш клієнтоорієнтований компромісний варіант. Розроблено методику оптимальної організації однорідного приміського пасажиропотоку на основі методу динамічного узгодження. Встановлено, що використання спрямованого ітераційного процесу сприяє суттєвому скороченню кількості експериментів задля досягнення консенсусу між інтересами пасажирів та ефективністю роботи транспортної системи.uk
dc.description.abstractThe purpose article is improveefficiency of suburban passenger transportation based on organization of suburban passenger traffic. It was established that suburban passenger flow urban agglomerations consistsof following aggregated groups (segments): workers with variable work schedules, office workers, students, other passengers, while the total volume of passenger flow and the value individual components its segments are unstable and characterized by spatial and temporal unevenness. The task organization of passenger traffic is find a compromise between the needs passengers and possibilities of transport. The compromise is achieved due fact by obtaining formal optimum each time, with help of variable weighting factors, it is possible display priorities passenger flows from different stations and sections. The task optimizing functioning of passenger transport system ofurban agglomeration based on organization passenger flow is minimize total costs transportation and waiting. The optimization criterion is determined based on minimization costs mastering passenger flow in full, as well as waiting by passengers at departure station and delay at destination station. The article formulates problem of organizing suburban passenger flows in urban agglomerations reduce static reserves of suburban passenger complex at expense dynamic ones. The optimization apparatus based on dynamic transport problem was chosen and substantiated. The possibilities using method of dynamic coordination solve transport problems of urban agglomerations are analyzed and advantages are shown. The technology using optimization apparatus is proposed, which includes directed iterative process, which allows reduce the number of experiments for choosing among optimal options, most client-oriented compromise option. The method optimal organization of homogeneous suburban passenger flow based on method dynamic coordination has been developed. It was established use directed iterative process allows significantly reduce number of experiments in order achieve consensus betweeninterests passengers and efficiency of transport system.en
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartofВісник машинобудування та транспорту. № 2 : 183-189.uk
dc.relation.urihttps://vmt.vntu.edu.ua/index.php/vmt/article/view/358
dc.subjectпасажирські перевезенняuk
dc.subjectпасажиропотікuk
dc.subjectпасажирська транспортна системаuk
dc.subjectмінімізація витратuk
dc.subjectітераційний процесuk
dc.subjectміські агломераціїuk
dc.subjectтранспортна задачаuk
dc.subjectматематична модельuk
dc.subjectpassenger transportationen
dc.subjectpassenger flowen
dc.subjectpassenger transport systemen
dc.subjectcost minimizationen
dc.subjectiteration processen
dc.subjecturban agglomerationsen
dc.subjecttransport problemen
dc.subjectmathematical modelen
dc.titleОптимізація пасажирських перевезень на основі організації однорідного приміського пасажиропотокуuk
dc.title.alternativeOptimization passenger transport on basic organizations of uniform suburban passenger flowen
dc.typeArticle
dc.identifier.udc656.224
dc.relation.referencesПро схвалення Національної транспортної стратегії України на період до 2030 року: розпорядження Кабінету Міністрів України від 30 травня 2018 р., № 430-р. / Кабінет Міністрів України. URL: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/430-2018- %D1%80#Text (дата звернення: 31.03.2021).uk
dc.relation.referencesКашканов А. А., Пальчевський О. В. Проблеми функціонування транспортних систем великих міст України в сучасних умовах. Сучасні технології в машинобудуванні та транспорті. 2022. № 1(18). С. 97–102. URL: https://doi.org/10.36910/automash.v1i18.764uk
dc.relation.referencesКоцюк О. Я., Григорчук О. Д. Мотивація пасажирів при виборі виду сполучення. Зб. праць Національного транспортного університету та Транспортної академії України. Київ: РВВ НТУ, 2000. Вип. 4. C. 162–163.uk
dc.relation.referencesМетодологічні основи проектування та функціонування інтелектуальних транспортних і виробничих систем: монографія / Аулін В. В. та ін. Кропивницький: Лисенко В. Ф., 2020. 428 с.uk
dc.relation.referencesBatty K. W., Axhausen M., Giannotti F., Pozdnoukhoveds A. Smart cities of the future. The European Physical Journal Special Topics. 2012. Vol. 214, iss. 1. Р. 481–518.en
dc.relation.referencesYogita B., Raghavendra P. Traffic Prediction for Intelligent Transportation System Using Deep Learning. International Journal of Research in Engineering, Science and Management. 2022. No. 7(5). Р. 61–62.en
dc.relation.referencesEnsemble Deep learning for Regression and Time Series Forecasting / Qiu X. at al. IEEE Symposium Series on Computational Intelligence, 2014. Р. 1–6. URL: https://doi.org/10.1109/CIEL.2014.7015739en
dc.relation.referencesLuo X., Li D., Yang Y., Zhang S. Spatiotemporal traffic flow prediction with KNN and LSTM. Journal of Advanced Transportation. 2019. No. 5. Р. 1–10. URL: https://doi.org/10.1155/2019/4145353en
dc.relation.referencesImplementing an Intelligent Transportation System: A Bottom-Up Approach to Value Creation. Connect, collect, analyze, deliver-optimize traffic management with intelligent transportation systems. [Online]. URL: https://intellias.com/implementingintelligent-transportation-system/en
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.31649/2413-4503-2023-18-2-183-189


Файли в цьому документі

Thumbnail

Даний документ включений в наступну(і) колекцію(ї)

Показати скорочену інформацію