Transport Technologies

Permanent URI for this communityhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/51077

Browse

Filter results by typing the first few letters
Now showing 1 - 1 of 1
  • Thumbnail Image
    Item
    Application of bayesian networks to estimate the probability of a transfer at a public transport stop
    (Видавництво Львівської політехніки, 2022-03-01) Zhuk, Mykola; Pivtorak, Halyna; Gits, Ivanna; Kozak, Mariana; Lviv Polytechnic National University
    Оптимізація пересадок при функціонуванні громадського транспорту є одним з важливих компонентів підвищення якості перевезень. На сприйняття пересадки пасажиром впливає ряд чинників: від особистісних характеристик користувача транспортних послуг до параметрів маршрутної мережі, характеристик поїздки та дизайну пересадкових зупинок. Для пошуку взаємозв’язку між різними типами вхідних даних, які впливають на ймовірність виконання пересадки на зупинці, використано метод побудови Байєсівських мереж як один з ефективних методів розв’язання задач прогнозування складних систем. Потреба в пересадці виникає в пасажира при поєднанні двох причин: потреби у виконанні поїздки між двома транспортними районами та відсутності прямого маршруту громадського транспорту між цими транспортними районами. Кількість потреб у виконанні поїздки залежатиме від кількості жителів в районі відправки, а ймовірність відсутності прямого маршруту – від загальної кількості маршрутів, які відправляються з цього району. Для визначення впливу цих чинників на ймовірність пересадки на зупинці проведено моделювання у програмному середовищі PTV Visum (на прикладі м. Львова). В результаті отримано дані щодо загальної величини пасажирообміну на зупинках ГПТ з розподілом на кількість пасажирів, які здійснюють висадку на зупинці, кількість пасажирів, які здійснюють пересадку на цій зупинці та кількість пасажирів, які здійснюють перехід (до 200 м) на іншу зупинку для виконання пересадки. Середня тривалість очікування пересадки на зупинці залежить як від кількості маршрутів, що проходять через зупинку, так і від регулярності руху. Чітке дотримання розкладів руху сприяє зменшенню середньої тривалості очікування пересадки. Для перевірки адекватності моделювання проведено порівняння результатів розрахунку ймовірності пересадки на одній із зупинок з використанням розрахунків на основі даних натурних спостережень та з використанням моделювання. Розрахована ймовірність становить 0,16, змодельована – 0,12.