Інтелектуальна система динамічної 2D-візуалізації пасажиропотоків маршрутів громадського транспорту

Abstract

З метою підвищення привабливості роботи громадського транспорту для мешканців міст для компаній-перевізників створено програмний продукт, який, візуалізуючи пасажиропотоки, сприяє поліпшенню якості наданих послуг громадських перевезень у межах міста. У роботі проаналізовано наявні та актуальні наукові розробки та літературні джерела, в яких наведено переваги на недоліки численних алгоритмів та способів, різних підходів та методів для вирішення проблем 2D-візуалізації пасажиропотоків на громадських маршрутах міста. У результаті досліджень встановлено стійкі зв’язки між факторами та критеріями, причетними до оцінювання якості транспортних послуг із перевезення пасажирів. Виконано системний аналіз проєктованої системи, створено приклади структури інтелектуальної системи 2D-візуалізації пасажиропотоків. Проаналізовано, які зв’язки система має із важливими елементами зовнішнього світу. Для візуального представлення створено діаграми варіантів використання, класів, послідовності, станів та діяльності відповідно до нотації UML. Створено власні, унікальні алгоритми для відображення візуалізації у двох різних режимах: схематичному та “на карті”. У режимі “на карті” успішно застосовано спосіб обчислення даних про переміщення транспортних одиниць на маршруті для 2D-візуалізації на екрані з урахуванням реальних значень географічних координат у світі. Це дало змогу уникнути деяких помилок та неточностей під час обчислень. Розроблено штучну нейронну мережу, яка функціонує за допомогою алгоритму навчання RMSprop. Штучна нейронна мережа передбачає, як зміняться значення пасажиропотоків у разі коригування розкладу руху транспортної одиниці на маршруті. Отримані результати дають змогу сформувати розклад транспортного засобу, що курсує на маршруті, та обґрунтувати доцільність його зміни з метою ефективнішого використання перегонів у час пік.In order to increase the attractiveness of public transport for urban residents, a software product has been created for transport companies that, by visualizing passenger traffic, helps to improve the quality of public transport services provided within the city. The paper analyses existing and current scientific developments and literature sources, which show the advantages and disadvantages of a large number of different algorithms and methods, approaches, and methods for solving problems of 2D- visualization of passenger flows on public routes. As a result of the research, stable connections have been established between the factors and criteria involved in assessing the quality of passenger transport services. The system analysis of the designed system is executed, and examples of the structure of an intelligent system of 2D visualization of passenger flows are created. The connections of the system with the essential elements of the external world are analysed. For a visual representation, diagrams of usage variants, classes, sequences, states, and activities are created according to UML notation. Our own unique algorithms have been created for displaying visualizations in two different modes: schematic and “on the map”. In the “on the map” mode, a method of calculating data on the movement of transport units on the route was successfully applied for 2D visualization on the screen, taking into account the absolute values of geographical coordinates in the world. This avoids unnecessary errors and inaccuracies in the calculations. An artificial neural network has been developed that operates using the RMSprop learning algorithm. The artificial neural network predicts how the values of passenger traffic will change when adjusting the schedule of the transport unit on the route. The obtained results make it possible to form and substantiate the expediency of changing the schedule of the vehicle running on the route in order to make more efficient use of races during peak times.