Delist.ru

Совершенствование методов обоснования параметров транспортного обслуживания населения по автобусным маршрутам регулярных перевозок (13.05.2010)

Автор: Антонов Михаил Николаевич

Научная новизна

Научную новизну работы составляют методы, модели, алгоритмы и методики аналитической обработки данных, полученных в ходе обследования пассажиропотоков. На защиту выносятся:

модель факторного анализа значимости показателей МССТОН;

процедура кластеризации транспортной подвижности населения с использованием марковских цепей;

обобщенные имитационные модели наполняемости транспортного средства;

методика экспертной оценки характеристик маршрутной сети регулярных перевозок.

Достоверность научных положений, рекомендаций и выводов

Обоснованность научных положений, рекомендаций и выводов, изложенных в работе, определена проверкой согласования результатов аналитических моделей с эквивалентными по формализации компонентами имитационной модели. Достоверность положений и выводов диссертации подтверждена использованием и внедрением результатов работы.

Практическая ценность и апробация результатов работы

Научные результаты, полученные в диссертации, представляют непосредственный интерес в области управления процессами организации транспортного обслуживания населения. Разработанные методы и алгоритмы приняты для использования Министерством транспорта РФ, прошли апробацию и внедрены для практического применения в ГУП МО «Мострансавто».

Содержание отдельных разделов и диссертации в целом было доложено и получило одобрение:

на Российских, межрегиональных и международных научно-технических конференциях и семинарах (2006-2009 гг.);

на совместном заседании кафедр «Автомобильные перевозки» и «Автоматизированные системы управления» МАДИ.

Совокупность научных положений и практических результатов исследований в области автоматизации процесса мониторинга, моделирования и прогнозирования пассажиропотоков представляет актуальное направление в области теоретических и практических методов принятия решений и выбора стратегий управления пассажирскими автотранспортными предприятиями.

Публикации

По результатам диссертационной работы опубликовано 6 статей, в том числе 1 в издании, рекомендованном ВАК РФ.

Структура и объем работы

Работа состоит из введения, четырех глав, основных выводов и результатов, списка литературы и приложений. Соответствует списку перечисленных задач, содержит описание разработанных методов, моделей и методик. Работа состоит из 157 страниц печатного текста, включает 26 таблицы, 41 рисунок. Библиографический список содержит 129 наименований.

Содержание работы

Во введении обосновывается актуальность работы. Отмечается необходимость решения задачи системной структуризации и анализа методов исследования пассажиропотоков. Сформулирована цель и основные задачи работы. Приведено краткое описание содержания глав диссертации.

В первой главе диссертации проводится анализ основных факторов и показателей, формирующих уровень транспортного обслуживания населения Московского региона. Уровень транспортного обслуживания населения оказывает непосредственное влияние на функционирование различных отраслей в производственной и социальной сферах.

Транспортная подвижность населения представляет один из основных показателей, характеризующих транспортную систему, и является интегральным показателем, отражающим противоречивый комплекс факторов: ритм жизни региона; градостроительные особенности и планировочную структуру; состояние и развитие транспортной инфраструктуры; экономические аспекты и другие.

. Взаимосвязь факторов транспортной подвижности населения

Показателем качества транспортной системы региона является интегральная транспортная доступность (ИТД), представляющая собой средневзвешенные затраты времени на передвижения пассажиров. Норматив ИТД определяется с учетом функциональных особенностей и местоположения объектов в муниципальном образовании (городе). Уровень транспортной доступности представляет собой соотношение фактических средневзвешенных затрат времени на передвижения пассажиров к нормативным (в %).

Уровень транспортной дискриминации населения показывает, какая доля населения региона (в %) проживает вне нормативной транспортной доступности и определяется как доля населения тех населенных пунктов, доступность которых до центров услуг социально-гарантированного минимума превышает норму на 10%.

С показателем уровня транспортной дискриминации населения тесно связан другой важный показатель – средневзвешенная недоступность услуг из-за плохих транспортных условий. Он показывает, сколько времени (сверх расчетных норм) в данном регионе вынужден терять еженедельно взрослый житель, чтобы получить элементарные услуги. По результатам исследований, в 10 субъектах Российской Федерации этот показатель не превышает 1 часа, тогда как в 16 – он превышает 17 часов.

Исследования показывают, что критическим уровнем, при котором люди отказываются потреблять услуги (даже при наличии финансовых возможностей), является: для повседневных услуг – 3,5 часа (сверх нормы), для эпизодических – 7,5 часов.

Важнейшим аспектом транспортного обслуживания населения являютется минимальные социальные стандарты (МССТОН). Под МССТОН понимается совокупность нормативных показателей потребления транспортных услуг, от которых существенно зависят условия жизнедеятельности и хозяйствования в регионах, такие как, транспортная подвижность населения; соотношение между различными видами транспорта; доступность инфраструктуры транспорта; разнообразие транспортных связей и другие. К показателям, характеризующим конечный результат работы различных видов транспорта, относят затраты времени на поездку в транспорте; безопасность и комфортабельность перевозок. В МССТОН не включаются показатели, характеризующие непосредственно работу пассажирского транспорта.

Учитывая сложный характер оценки подвижности населения, при разработке системы МССТОН целесообразно учитывать транспортную подвижность населения с социально-культурными целями. Это минимальный уровень передвижений с вышеназванными целями, который должна гарантировать каждому жителю региональная транспортная система.

Во второй главе разработаны формализованные модели анализа эффективности перевозок пассажиров в условиях вероятностной неопределенности за счет кластеризации ресурсов. Поездки внутри одного кластера предполагаются беспересадочными. Переход из одного кластера в другой предполагает пересадку в определенном узле.

Наиболее адекватной формализацией такого процесса являются Марковские цепи, которые учитывают как начальное распределение вероятностей, так и вероятности переходов между состояниями, которые определяют долю перемещения пассажиров в определенный пункт.

Обозначим Марковскую цепь (МЦ) запросов на ресурсы:

где (k - случайная величина, имеющая конечное число значений, иначе множество состояний C=(C0,C1,...Cn); card C=n; ( - вектор начального распределения состояний (=(p1,p2,...,pn); P - матрица переходных вероятностей P=||pij|| i,j=1..n.

Далее будем рассматривать лишь Марковские цепи, у которых существуют предельные стационарные распределения вероятностей (=((0, (1,..., (n). Вероятности переходов определяются из потоков запросов на перевозку.

Для решения этой задачи в диссертации введены формальные операторы укрупнения, исключения петель, сокращения и другие, которые позволяют построить переходные вероятности вторичной (межгрупповой) цепи по известным характеристикам первичной цепи.

Оператор укрупнения Fукр : (С,(,P) ( =((’,(’,P’) задается следующим образом. Определяется новое множество состояний и задается отображение F(C)укр : С ( С’ card C’< card C. Считается, что если случайная величина ( в МЦ ((,(,P) принимает одно из состояний (Ci’)-1, то в МЦ ((’,(’,P’) ( принимает значение Ci’.

При этом начальное и стационарное распределение вероятностей преобразуются на основании:

т.е. суммируются вероятности состояний исходной МЦ, для которой F(C)укр : Сi = С’j. Матрица переходных вероятностей переопределяется оператором F(P)укр, как P = F(P)укр(P’), где:

Оператор исключения петель представляет F(P)ип : P(P’, где новая МЦ (С’,(’,P’) получается из МЦ (С,(,P), если последнюю рассматривать лишь в моменты перехода из одного состояния в другое. При этом моменты, когда цепь находится в одном и том же состоянии, исключаются. В этом случае card C=card C’ и (i p’ii=0.

Композиция двух предыдущих операций приводит к операции последовательного укрупнения и исключения петель.

загрузка...