Моделювання систем аналізу пасажиропотоків низьковуглецевих перевезень у розумному місті

dc.contributor.affiliationНаціональний університет «Львівська політехніка»
dc.contributor.authorМацелюх, Юрій
dc.contributor.authorЛитвин, Василь
dc.coverage.placenameЛьвів
dc.date.accessioned2025-10-28T12:21:43Z
dc.date.issued2024
dc.date.submitted2025
dc.description.abstractУ роботі досліджено вплив зростання пасажиропотоків у громадському транспорті на забруднення довкілля, а також здійснено пошук способів зниження обсягів викидів вуглецевовмісних сполук, спричинених зростанням населення на планеті, кількості транспорту, що здійснює їх перевезення, та обсягів викидів, які ці транспортні засоби генерують. Об’єктом досліджень є система пасажирських перевезень у розумному місті. У результаті кореляційно-регресійного аналізу пасажиропотоків у обласному місті з населенням менше ніж 1 млн зареєстрованих мешканців підтверджено існування функціональної залежності між обсягами перевезень пасажирів громадським транспортом загального користування та обсягами викидів діоксиду вуглецю в атмосферне повітря від пересувних джерел забруднення, до складу яких входять як усі види автомобільного, так і електротранспорт. Встановлено, що оптимізація мережі громадського транспорту відіграє вирішальну роль у здійсненні низьковуглецевих перевезень. Запропоновано концептуальні положення створення інтелектуальної системи організації низьковуглецевих пасажирських перевезень у розумному місті, які відображено за допомогою діаграм активності, станів та розгортання. Оптимізацію маршрутів транспортної системи громадських перевезень запропоновано реалізовувати через концепцію додавання нового пасажира, доповнення маршруту та адаптування мереж громадського транспорту відповідно до потреб споживачів та попиту на перевезення для досягнення завдань концепції розумного міста – зменшення викидів діоксиду вуглецю в атмосферу. Наукова новизна запропонованої концепції інтелектуальної системи полягає у використанні інтегрованого підходу до оптимізації маршрутів транспортних засобів у розумному місті з метою зменшення викидів діоксиду вуглецю в атмосферу. The paper examines the impact of the increase in passenger traffic in public transport on environmental pollution, as well as the search for ways to reduce emissions of carbon-containing compounds caused by the growth of the planet’s population, the number of vehicles that transport them, and the amount of emissions that these vehicles generate. The object of research is the system of passenger transportation in a smart city. Through correlation-regression analysis of passenger flows in a regional city with a population of fewer than 1 million registered residents, the paper identifies a functional dependence between the volume of passenger transportation by public transport and the volume of carbon dioxide emissions into the atmospheric air from mobile sources of pollution, which include all types of automobile and electric transport. It was established that the optimization of the public transport network plays a decisive role in the implementation of low-carbon transportation. Conceptual provisions for the creation of an intelligent system for the organization of low-carbon passenger transportation in a smart city were proposed, which were displayed using activity, state, and deployment diagrams. The optimization of the routes of the public transport system is proposed to be implemented through the concept of adding a new passenger, supplementing the route, and adapting public transport networks to the needs of consumers and the demand for transport to achieve the goals of the concept of a smart city - reducing carbon dioxide emissions into the atmosphere. The scientific novelty of the proposed intelligent system concept consists of the use of an integrated approach to the optimization of vehicle routes in a smart city to reduce carbon dioxide emissions into the atmosphere.
dc.format.pages430-448
dc.identifier.citationМацелюх Ю. Моделювання систем аналізу пасажиропотоків низьковуглецевих перевезень у розумному місті / Юрій Мацелюх, Василь Литвин // Вісник Національного університету “Львівська політехніка”. Серія: Інформаційні системи та мережі. — Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2024. — № 15. — С. 430–448.
dc.identifier.urihttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/115431
dc.language.isouk
dc.publisherНаціональний університет «Львівська політехніка»
dc.relation.references1. Hoffer, J., George, J., & Valacich, J. S. (2013). Modern Systems Analysis and Design. Pearson Education, Ltd. 2. Katrenko, I., Krislata, O., Veres, O., Oborska, T. Basyuk, A., Vasyliuk, I., Rishnyak, N., Demyanovskyi, O., & Meh, I. (2020). Development of traffic flows and smart parking system for smart city. CEUR Workshop Proceedings, 2604, 730–745. 3. Bublyk, M., Udovychenko, T., & Medvid, R. (2019). Concept of smart specialization in the context of the development of Ukraine’s economy. Economics. Ecology. Socium, 3(2), 55–61. 4. Lytvyn, V., Bublyk, M., Vysotska, V., & Matseliukh, Y. (2022). Visual simulation technology for passenger flows in the public transport field at Smart Сity. Radio Electronics, Computer Science, Control, (4), 106–21. https://doi.org/10.15588/1607-3274-2021-4-10. 5. Lim, Y., Edelenbos, J., & Gianoli, A. (2023). What is the impact of smart city development? Empirical evidence from a Smart City Impact Index. Urban Governance, 4, 104–122. https://doi.org/10.1016/j.ugj.2023.11.003. 6. Lin, H., Wang, W., Zou, Y., & Chen, H. (2023). An evaluation model for smart grids in support of smart cities based on the Hierarchy of Needs Theory. Global Energy Interconnection, 6(5), 634– 644. https://doi.org/10.1016/j.gloei.2023.10.009. 7. Koshtura, D., Bublyk, M., Matseliukh, Y., Dosyn, D., Chyrun, L., Lozynska, O., Karpov, I., Peleshchak, I., Maslak, M., & Sachenko, O. (2020). Analysis of the demand for bicycle use in a smart city based on machine learning. CEUR workshop proceedings, 2631, 172–183. https://ceur-ws.org/Vol-2631/paper13.pdf. Моделювання систем аналізу пасажиропотоків низьковуглецевих перевезень у розумному… 445 8. Boreiko, O., & Teslyuk, V. (2016). Structural model of passenger counting and public transport tracking system of smart city. Perspective Technologies and Methods in MEMS Design, Proceedings of International Conference, 124–126. https://doi.org/10.1109/MEMSTECH.2016.7507533. 9. Bublyk, M. (2013). Economic evaluation of technogenic losses of business entities on fuzzy logic based opportunities. Zarzadzanie organizacja w warunkach niepewnosci teoria i praktyka, 19–29. https://www.ibuk.pl/fiszka/76/zarzadzanie-w-warunkach-niepewnosci.html. 10. Wang, H., &Wang, Y. (2024). Smart Cities Net Zero Planning considering renewable energy landscape design in Digital Twin. Sustainable Energy Technologies and Assessments, 63, 103629. https://doi.org/10.1016/j.seta.2024.103629. 11. Wolniak, R., & Jonek-Kowalska, I. (2021). The level of the quality of life in the city and its monitoring. Innovation: The European Journal of Social Science Research, 34(3), 376– 398. https://doi.org/10.1080/13511610.2020.1828049 12. Бублик, М. (2012). Механізм регулювання техногенних збитків промислових підприємств: логістика рециклювання як інструмент його застосування. Вісник Національного університету “Львівська політехніка”. “Логістика”, (749), 530–537. 13. Guenduez, A., Mergel, I., Schedler, K., Fuchs, S., & Douillet, C. (2024). Institutional work in smart cities: Interviews with smart city managers. Urban Governance, 2(1), 104–122. https://doi.org/10.1016/j.ugj.2024.01.003. 14. Bublyk, M., Kowalska-Styczeń, A., Lytvyn, V., & Vysotska, V. (2021). The Ukrainian economy transformation into the circular based on fuzzy-logic cluster analysis. Energies, 14(18), 5951. https://doi.org/10.3390/en14185951. 15. Dai, Y., Hasanefendic, S., & Bossink, B. (2024). A systematic literature review of the smart city transformation process: The role and interaction of stakeholders and technology. Sustainable Cities and Society, 101, 105112. https://doi.org/10.1016/j.scs.2023.105112. 16. Bublyk, M., & Matseliukh, Y. (2021). Small-batteries utilization analysis based on mathematical statistical methods in challenges of circular economy. CEUR workshop proceedings, 2870, 1594–1603. 17. Vanli, T., & Akan, T. (2023). Mapping synergies and trade-offs between smart city dimensions: A network analysis. Cities, 142, 104527. https://doi.org/10.1016/j.cities.2023.104527 18. Jonek-Kowalska, I. (2022). Towards the reduction of CO2 emissions. paths of pro-ecological transformation of energy mixes in european countries with an above-average share of coal in energy consumption. Resources Policy, 77, 102701. https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2022.102701. 19. Matseliukh, Y., Vysotska, V., & Bublyk, M. (2020). Intelligent system of visual simulation of passenger flows. CEUR Workshop Proceedings, 2604, 906–920. 20. Kim, J. S., & Feng, Y. (2024). Understanding complex viewpoints in smart sustainable cities: The experience of Suzhou, China. Cities, 147, 104832. https://doi.org/10.1016/j.cities.2024.104832. 21. Nath, N., Nitanai, R., Manabe, R., & Murayama, A. (2023). A global-scale review of smart city practice and research focusing on residential neighbourhoods. Habitat International, 142, 102963. https://doi.org/10.1016/j.habitatint.2023.102963. 22. Nguyen, H., Nawara, D., & Kashef, R. (2024). Connecting the indispensable roles of iot and artificial intelligence in smart cities: a survey, Journal of Information and Intelligence. https://doi.org/10.1016/j.jiixd.2024.01.003 23. Podlesna, L., Bublyk, M., Grybyk, I., Matseliukh, Y., Burov, Y., Kravets, P., Lozynska, O., Karpov, I., Peleshchak, I., & Peleshchak, R. (2020). Optimization model of the buses number on the route based on queueing theory in a Smart City. CEUR Workshop Proceedings, 2631, 502–515. https://ceur-ws.org/Vol-2631/paper37.pdf. 24. Sharifi, A., Allam, Z., Bibri, S., & Khavarian-Garmsir, A. (2024). Smart cities and sustainable development goals (SDGs): A systematic literature review of co-benefits and trade-offs. Cities, 146, 104659. https://doi.org/10.1016/j.cities.2023.104659. 25. Shiu, S. (2024). Ageing in a smart city poses concerns on sustainability from a model perspective. Aging and Health Research, 4(1), 100179. https://doi.org/10.1016/j.ahr.2023.100179. 26. Spicer, Z., Goodman, N., & Wolfe, D. A. (2023). How “smart” are smart cities? Resident attitudes towards smart city design. Cities, 141, 104442. https://doi.org/10.1016/j.cities.2023.104442 27. Tang, J., Li, Y. (2024). Study on the impact of smart energy on carbon emissions in smart cities from single and holistic perspectives – Empirical evidence from China. Sustainable Cities and Society, 101, 105145. https://doi.org/10.1016/j.scs.2023.105145. 446 Ю. Мацелюх, В. Литвин 28. Chen, Y., Chen, S., & Miao, J. (2023). Does smart city pilot improve urban green economic efficiency: Accelerator or inhibitor, Environmental Impact Assessment Review. 104, 107328. https://doi.org/10.1016/j.eiar.2023.107328. 29. Головне управління статистики у Львівській області https://www.lv.ukrstat.gov.ua/ 30. Портал “Панель міста”. https://dashboard.city-adm.lviv.ua/perevezennya_pasazhyriv_miskym_transportom 31. Дія. Відкриті дані Центр компетенцій в сфері відкритих даних https://data.gov.ua/organization/4218ee10-9c89-4e12-8df5-1734bdb4790e 32. Показники роботи громадського транспорту. Набір даних https://data.gov.ua/dataset/pokaznykyroboty- hromadskoho-transportu
dc.relation.references1. Hoffer, J., George, J., & Valacich, J. S. (2013). Modern Systems Analysis and Design. Pearson Education, Ltd. 2. Katrenko, I., Krislata, O., Veres, O., Oborska, T. Basyuk, A., Vasyliuk, I., Rishnyak, N., Demyanovskyi, O., & Meh, I. (2020). Development of traffic flows and smart parking system for smart city. CEUR Workshop Proceedings, 2604, 730–745. 3. Bublyk, M., Udovychenko, T., & Medvid, R. (2019). Concept of smart specialization in the context of the development of Ukraine`s economy. Economics. Ecology. Socium, 3(2), 55–61. 4. Lytvyn, V., Bublyk, M., Vysotska, V., & Matseliukh, Y. (2022). Visual simulation technology for passenger flows in the public transport field at Smart Сity. Radio Electronics, Computer Science, Control, (4), 106– 121. https://doi.org/10.15588/1607-3274-2021-4-10. 5. Lim, Y., Edelenbos, J., & Gianoli, A. (2023). What is the impact of smart city development? Empirical evidence from a Smart City Impact Index. Urban Governance, 4, 104–122. https://doi.org/10.1016/j.ugj.2023.11.003. 6. Lin, H., Wang, W., Zou, Y., & Chen, H. (2023). An evaluation model for smart grids in support of smart cities based on the Hierarchy of Needs Theory. Global Energy Interconnection, 6(5), 634–644. https://doi.org/10.1016/j.gloei.2023.10.009. 7. Koshtura, D., Bublyk, M., Matseliukh, Y., Dosyn, D., Chyrun, L., Lozynska, O., Karpov, I., Peleshchak, I., Maslak, M., & Sachenko, O. (2020). Analysis of the demand for bicycle use in a smart city based on machine learning. CEUR workshop proceedings, 2631, 172–183. https://ceur-ws.org/Vol-2631/paper13.pdf. 8. Boreiko, O., & Teslyuk, V. (2016). Structural model of passenger counting and public transport tracking system of smart city. Perspective Technologies and Methods in MEMS Design, Proceedings of International Conference, 124–126. https://doi.org/10.1109/MEMSTECH.2016.7507533. 9. Bublyk, M. (2013). Economic evaluation of technogenic losses of business entities on fuzzy logic based opportunities. Zarzadzanie organizacja w warunkach niepewnosci teoria i praktyka, 19–29. https://www.ibuk.pl/fiszka/76/zarzadzanie-w-warunkach-niepewnosci.html. 10. Wang, H., & Wang, Y. (2024). Smart Cities Net Zero Planning considering renewable energy landscape design in Digital Twin. Sustainable Energy Technologies and Assessments, 63, 103629. https://doi.org/10.1016/j.seta.2024.103629. 11. Wolniak, R., & Jonek-Kowalska, I., (2021). The level of the quality of life in the city and its monitoring. Innovation: The European Journal of Social Science Research, 34(3), 376–398. https://doi.org/10.1080/13511610.2020.1828049 12. Bublyk, M.I. (2012). Mechanism to regulate the technogenic damage of industrial enterprises: recycling logistics as an instrument of its application. Bulletin of Lviv Polytechnic National University, Logistics, 749, 530–537. 13. Guenduez, A., Mergel, I., Schedler, K., Fuchs, S., & Douillet, C. (2024). Institutional work in smart cities: Interviews with smart city managers. Urban Governance, 2(1), 104–122. https://doi.org/10.1016/j.ugj.2024.01.003. 14. Bublyk, M., Kowalska-Styczeń, A., Lytvyn, V., & Vysotska, V. (2021). The Ukrainian economy transformation into the circular based on fuzzy-logic cluster analysis. Energies, 14(18), 5951. https://doi.org/ 10.3390/en14185951. 15. Dai, Y., Hasanefendic, S., & Bossink, B. (2024). A systematic literature review of the smart city transformation process: The role and interaction of stakeholders and technology. Sustainable Cities and Society, 101, 105112. https://doi.org/10.1016/j.scs.2023.105112. 16. Bublyk, M., & Matseliukh, Y. (2021). Small-batteries utilization analysis based on mathematical statistical methods in challenges of circular economy. CEUR workshop proceedings, 2870, 1594–1603. Моделювання систем аналізу пасажиропотоків низьковуглецевих перевезень у розумному… 447 17. Vanli, T., & Akan, T. (2023). Mapping synergies and trade-offs between smart city dimensions: A network analysis. Cities, 142, 104527. https://doi.org/10.1016/j.cities.2023.104527 18. Jonek-Kowalska, I. (2022). Towards the reduction of CO2 emissions. paths of pro-ecological transformation of energy mixes in european countries with an above-average share of coal in energy consumption. Resources Policy, 77, 102701. https://doi.org//10.1016/j.resourpol.2022.102701. 19. Matseliukh, Y., Vysotska, V., & Bublyk, M. (2020). Intelligent system of visual simulation of passenger flows. CEUR Workshop Proceedings, 2604, 906–920. 20. Kim, J. S., & Feng, Y. (2024). Understanding complex viewpoints in smart sustainable cities: The experience of Suzhou, China. Cities, 147, 104832. https://doi.org/10.1016/j.cities.2024.104832. 21. Nath, N., Nitanai, R., Manabe, R., & Murayama, A. (2023). A global-scale review of smart city practice and research focusing on residential neighbourhoods. Habitat International, 142, 102963. https://doi.org/10.1016/j.habitatint.2023.102963. 22. Nguyen, H., Nawara, D., & Kashef, R. (2024). Connecting the indispensable roles of iot and artificial intelligence in smart cities: a survey, Journal of Information and Intelligence. https://doi.org/10.1016/j.jiixd.2024.01.003 23. Podlesna, L., Bublyk, M., Grybyk, I., Matseliukh, Y., Burov, Y., Kravets, P., Lozynska, O., Karpov, I., Peleshchak, I., & Peleshchak, R. (2020). Optimization model of the buses number on the route based on queueing theory in a Smart City. CEUR Workshop Proceedings, 2631, 502–515. https://ceur-ws.org/Vol-2631/paper37.pdf. 24. Sharifi, A., Allam, Z., Bibri, S., & Khavarian-Garmsir, A. (2024). Smart cities and sustainable development goals (SDGs): A systematic literature review of co-benefits and trade-offs. Cities, 146, 104659. https://doi.org/10.1016/j.cities.2023.104659. 25. Shiu, S. (2024). Ageing in a smart city poses concerns on sustainability from a model perspective. Aging and Health Research, 4(1), 100179. https://doi.org/10.1016/j.ahr.2023.100179. 26. Spicer, Z., Goodman, N., & Wolfe, D. A. (2023). How “smart” are smart cities? Resident attitudes towards smart city design. Cities, 141, 104442. https://doi.org/10.1016/j.cities.2023.104442 27. Tang, J., & Li, Y. (2024). Study on the impact of smart energy on carbon emissions in smart cities from single and holistic perspectives – Empirical evidence from China. Sustainable Cities and Society, 101, 105145. https://doi.org/10.1016/j.scs.2023.105145. 28. Chen, Y., Chen, S., & Miao, J. (2023). Does smart city pilot improve urban green economic efficiency: Accelerator or inhibitor, Environmental Impact Assessment Review. 104, 107328. https://doi.org/10.1016/j.eiar.2023.107328. 29. Main Department of Statistics in Lviv Region https://www.lv.ukrstat.gov.ua/ 30. City Panel portal https://dashboard.city-adm.lviv.ua/perevezennya_ pasazhyriv_miskym_transportom 31. Action. Open data Competence center in the field of open data https://data.gov.ua/organization/4218ee10-9c89-4e12-8df5-1734bdb4790e 32. Performance indicators of public transport. Data set https://data.gov.ua/dataset/pokaznyky-robotyhromadskoho- transportu
dc.relation.urihttps://doi.org/10.23939/sisn2024.15.430
dc.subjectпасажиропотоки; розумне місто; системи низьковуглецевих перевезень; системний аналіз; кореляційно-регресійний аналіз; теорія моделювання систем, passenger traffic; smart city; low-carbon transportation system; system analysis; correlation-regression analysis; theory of systems modeling
dc.subject.udc303.732.4; 004.67; 004.048; 004.89
dc.titleМоделювання систем аналізу пасажиропотоків низьковуглецевих перевезень у розумному місті
dc.title.alternativeModeling of passenger flows analysis system of low-carbon transportation in a smart city
dc.typeArticle

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
maket2402951-434-452.pdf
Size:
1020.21 KB
Format:
Adobe Portable Document Format

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: