CC BY
165
Наука та прогрес транспорту. Вюник Дшпропетровського нацюнального ушверситету залiзничного транспорту, 2013, № 6 (48)
УДК 656.224.072.4:656.21
О. О. ОЗЕРОВА1*
1 Каф. «Управлшня експлуатадшною роботою», Дншропетровський нацюнальний ун1верситет зал1зничного транспорту 1меш академжа В. Лазаряна, вул. Лазаряна, 2, Дшпропетровськ, Укра!на, 49010, тел. +38 (056) 373 15 70, ел. пошта helganga@mail.ru
ПРОГНОЗУВАННЯ ПАСАЖИРСЬКИХ ПОТОК1В У ВЕЛИКИХ ТРАНСПОРТНИХ ВУЗЛАХ
Мета. Ефективна оргашзащя пасажирських перевезень за рахунок достов1рносп прогнозування пасажиро-поток1в у транспортних вузлах. Для визначення перспективних параметр1в пасажирського транспорту загаль-ного користування необх1дно проанал1зувати вплив р1зних фактор1в та визначити найб1льш впливов1 з них. Методика. У статп пропонуеться метод парно! лшшно! кореляци для визначення бшьш впливових фактор1в на перевезення пасажир1в у внутршньомюькому та примюькому сполученнях та можливосп використання в прогнозуванш лшшних р1внянь регресп. Перевезення пасажир1в транспортом загального користування та галуз1 матер1ального виробництва взаемопов'язаш. Вони проявляються в сшвввдношеннях обсяпв перевезених пасажир1в 1 виробництва продукци. Результати. Встановлено, що величина коефщента кореляци перебувае в складнш залежносп ввд тривалосп перюду ретроспективного анал1зу. Оцшка достов1рносп коефщенлтв кореляци й коефщенлтв прогнозно! модел дозволила зробити висновок, що найбшьш точний прогноз пасажирських потоков, що забезпечуе обл1к змш в Укра!т впродовж трансформацшного перюду, дае чисельшсть населення. Наукова новизна. Отримано ршняння залежностей ввд впливу макроеконом1чних показник1в та виконана оцшка достов1рносп отриманих результатш. Практична значимiсть. Результати аналзу та розрахунюв, встановлеш автором, дозволять робити короткострокове прогнозування пасажиропотоку.
Ключовi слова: прогнозування; примюьш перевезення; внутр1шньом1ськ1 перевезення; валовий внутршнш продукт; динам1ка змши населення; коефщент кореляци
Вступ
У сучасних умовах для освоения постшно змшних пасажиропотоюв у великих мютах ефек-тивним е комплексний розвиток i взаемод1я вах вид1в транспорту, якi мають працювати в оптимальному режимi. Для забезпечення такого режиму й отримання максимально! економiчноi ефективностi необидно прогнозувати пасажиро-потоки [11-13]. Анашз i прогноз пасажирських перевезень е важливим питанням стратегiчного управлiння перевезеннями, яке дозволить вирiшити низку завдань та удосконалити транс-портнi пасажирсью системи великих мiст [1].
Аналiз останшх наукових дослiджень
Окремими завданнями ц^е! проблеми займа-лися таю вчеш, як П. О. Яновський, Ф. П. Кочнев, З. Рюгер, Н. В. Правдiн, В. Я. Негрей, В. С. Ефремов та ш., але основнi методики сучасного прогнозування для украшських мiст нерозкритi.
Мета
Аналiз впливу полггико-правових, економiч-них, соцiальних, технолопчних, технiчних фак-
торiв необхiдний для визначення перспективних параметрiв пасажирського транспорту загального користування. Обсяги перевезень пасажирiв постшно змшюються, що зумовлюе складнiсть достовiрного прогнозування транспортних потоюв для ефективно! оргашзаци па-сажирських перевезень, тому в сучасних умо-вах прогнозування пасажиропотоку мае вагоме значення для ефективно! оргашзаци роботи транспорту, використання рухомого складу, вдосконалення технологii роботи й техшчного оснащення транспортних систем i забезпечення високоякiсного обслуговування пасажирiв.
Методика
Найбшьша частка обсягiв перевезень припадае на внутршньомюью та примiськi перевезення (рис. 1), тому для ефективно! оргашзаци роботи транспорту важливе прогнозування саме цих сполучень.
Розвиток затзничного транспорту немож-ливий без розробки прогнозiв. Поточш й перспективш програми розвитку будь-яко! транспортно! системи можуть бути реалiзованi на практищ тiльки за умови чггкого прогнозу© О. О. Озерова, 2013
Наука та прогрес транспорту. Вкник Дншропетровського нацюнального ушверситету залiзничного транспорту, 2013, № 6 (48)
вання розвитку вс1х 11 шдсистем. Для цього в умовах конкуренцп в сусп1льств1 завдання шдвищення обгрунтованосп прогноз1в соц1ально-економ1чних процешв у держав1 й на ix п1дстав1 науково-техшчного прогресу на транспорт набувае особливо! актуальност [10].
□ MixMicbKe
□ Внутршньомюьке
□ Примюьке
82,09
Рис. 1. Питома вага вид1в сполучення, %
З огляду на розвиток економ1чних процешв у кра!ш потр1бн1 сучасш методи прогнозування транспортних потоюв. Ця робота, завдяки анал1зу дослщжень [1-13], показуе прогноз па-сажиропотоку через адаптованють до сучасних вимог i наукову обгрунтовашсть та дае можливють виявити недолiки взаемодп видiв транспорту у великих вузлах.
Питання взаемодп мiського та примiського вцщв транспорту мають особливе значення в сучасних умовах через високий рiвень конкуренцп' та появу приватних компанiй-перевiзникiв.
Попит на пасажирськi перевезення визна-чаеться кiлькiстю пасажирiв, як бажають вико-нати по1'здку будь-яким видом транспорту [9]. Потреби людей у перемщенш, як правило,
важкопередбачуваш, тому планування, i зокре-ма прогнозування пасажирських перевезень, е одним iз складних завдань на транспорта Обся-ги перевезених пасажирiв рiзними видами транспорту показано на рис. 2.
У роботi використовуеться метод щшьного розрахунку обсягу пасажироперевезень як рiв-ноддачо! всix впливiв за наявносп тiсного ко-реляцiйного зв'язку мiж характеристиками транспортно! мережi та iмовiрнiсною поведш-кою потенцiйниx пасажирiв пiд час вибору виду транспорту й прийняття iншиx транспортних ршень [5]. Розраxованi величини коефщенив кореляци показують ступiнь щiльностi зв'язку мiж аналiзованими показниками, що дае право прийняти ефективну модель прогнозу. Переве-зення пасажирiв транспортом загального кори-стування та галузей матерiального виробництва взаемопов'язанi та виявляються в сшввщно-шеннях обсягiв перевезених пасажирiв та виробництва продукци.
Валовий внутрiшнiй продукт (ВВП) е найважлившим макроекономiчним показником оцiнки функцiонування економши держави. Це пояснюеться тим, що ВВП виражае сукупний продукт держави в цшовому виразi й всебiчно оцшюе 11 економiчнi результати. Динамiка кшьюсних показникiв роботи залiзниць зале-жить вiд характеру економiчниx процесiв i тенденцiй змiн ВВП [10]. 1снуе свiтова практика: пiд час розробки рiзноманiтниx програм розвитку й основ грошово-кредитно! полiтики, доxодiв i витрат приймаються за основу темпи змши ВВП, тому що саме вони дають повне уявлення про тенденцп та напрямки економiчного розвитку суспiльства в цiлому [3].
3500 3000 2500 2000 1500 1000 500 0
3448, 7
1345,5
□ зал1зничний
□ автомоб1льний
□ трамвай □тролейбус
□ метропол1тен В водний
□ ав1ац|йний
Рис. 2. Робота р1зних вид1в транспорту, млн пас. за р1к
Наука та прогрес транспорту. Вкник Дншропетровського нацюнального ушверситету залiзничного транспорту, 2013, № 6 (48)
Одшею з необхщних умов розвитку сучасно! науки е застосування точних метод1в кшьюсного анатзу, широке використання математики. До-сягнення у математищ та обчислювальнш технщ все частше застосовуються в наукових дослщженнях, плануванш, прогнозуванш. Цьому сприяе розвиток математичного програмування, теорп ^ор, теорп масового обслуговування та удосконалення обчислювально! техшки [2].
Залежно вщ наявних даних прогнози пасажи-роперевезень виконують за двома схемами [4]:
1) на п1дстав1 законом1рностей, встановле-них у натурних обстеженнях пересувань насе-лення;
2) на п1дстав1 побудови лопчних теоретич-них моделей пасажироперевезень, що вщпов> дають наявним умовам.
У першому випадку знаходять кореляцшш сшввщношення м1ж пасажироперевезеннями й визначальними факторами, яю узгоджують 1з прогнозами змши цих фактор1в у розглянутш перспектива У другому випадку вважають, що пересування населення незалежш вщ юторичного часу й тдпорядковуються схем^ закладенш у моделт Пор1внюючи щ два напрямки, можна вщзначити, що натурш обстеження пересувань населення потребують великих трудових витрат, та зате дають найбшьш достов1рн1 вщомосп на момент !х виконання. Для розв'язку завдань поточного планування й регулювання пасажиропе-ревезень вони незам1нн1, але для прогнозування
!х розвитку, тим бшьше довгострокового, можуть бути недостатш, оскшьки дають тшьки фотографда юнуючого стану. Водночас система-тичш спещальш натурт обстеження розкривають причинно-насл1дков1 зв'язки пасажироперевезень з чинниками, що !х визначають, i очшуваними напрямами розвитку в найближчiй перспективi.
Результати
Для анашзу впливу економiчних факторiв зовнiшнього середовища на функцiонування транспорту загального користування було вико-ристано метод парно! лмйно! кореляцл (табл. 1).
З табл. 1 видно, що на зашзничний транспорт найбшьший вплив чинить фактор чисельностi населення, тому для визначення перспектив роз-витку пасажирського транспорту важливо вивчи-ти демографiчний стан нашого суспiльства. Задля майбутнього розвитку держави важливе стратегiчне значення мае людський чинник, на який впливае народжуванiсть, смертшсть, мiграцiя та склад населення. Вш вiдiграватиме важливу роль у визначенш напрямiв удосконалення сфери транспортних послуг. За перiод рин-кових перетворень вiдбулися незначнi зрушення в демографiчнiй ситуаци, а в цшому вона не полiпшуеться [7]. Насамперед тривае змен-шення загально! кшькосп населення держави (з 52,1 млн оаб у 1992 р. до 45,5 млн оаб у 2012 р.).
Таблиця 1
AHa4i3 щшьносп зв'язку м1ж факторами зовшшнього середовища та обсягами перевезених масажир1в
за видами транспорту в УкраТш
Коефщент кореляцп
Вид транспорту Рiвень шфляци Наявний дохщ на одну особу Чисельшсть населення С/Г ПВ ВВП Б
Транспорт (загалом) 0,312 - 0,272 0,528 -0,119 0,333 - 0,128 0,934
Зал1зничний 0,159 - 0,570 0,888 -0,738 -0,377 - 0,804 0,107
Автомобшьний 0,295 0,450 0,250 0,021 0,489 0,724 0,945
Трамвайний 0,226 - 0,637 0,644 -0,387 -0,118 - 0,751 0,537
Тролейбусний 0,183 - 0,649 0,645 - 0,474 -0,295 - 0,793 0,313
Метрополгген - 0,233 - 0,229 - 0,765 0,903 0,582 0,419 -0,051
Водний 0,299 - 0,177 0,494 -0,192 0,240 0,253 0,898
Ав1ацшний - 0,105 0,443 - 0,240 0,811 0,555 0,973 0,944
Примггка. С/Г - сшьське господарство; ПВ - промислове виробництво; Б - каштальне буд1вництво.
Наука та прогрес транспорту. Вкник Дншропетровського нацюнального ушверситету залiзничного транспорту, 2013, № 6 (48)
Таблиця 2
Результата кореляцшного аналiзу статистичних даних з виявлення впливу MaKpoeKOHOMi4H^ моказмикчв на спiввiдношення обсяпв перевезень внутршньомкького до мримiського смолучення
Роки Перевезено пасажир1в, млн пас., у сполученш Вщношення обсягш перевезень ov,
Внутршньо-мкьке Примюьке
1990 11 301 3 219 3,511
1995 4 923 1 678 2,934
2000 6 452 1 174 5,496
2003 6 414 1 119 5,732
2004 6 651 1 141 5,829
2005 6 860 1 114 6,158
2006 6 889 1 126 6,118
2007 6 859 1 120 6,124
2008 6 969 1 116 6,245
2009 5 984 1 070 5,593
2010 5 597 1 021 5,482
2011 5 729 1 010 5,672
2012 5 631 1 008 5,586
Кореляцшш залежноси
ДЗН
ВВП
ПВ
С/Г
- 0,857
- 0,726
- 0,332
0,401
0,826
А, млн. пас.
16000 Т
14000 - \
12000 - ^
\
10000 - , D ■ ■
\ --Внутршньомюьке
8000 - \ __________________сполучення
6000 " -Примюьке сполучення
4000 -
2000 - ^^____
0
1990 1995 2000 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011
роки
Рис. 3. Обсяги перевезених пасажир1в транспортом загального користування у внутршньом1ському та примюькому сполученш
Залежнють вщношення обсяпв перевезень кому сполученш (рис. 4), залежнють вщношен-
внутршньомюького до примюького сполучен- ня обсяпв перевезень внутршньомюького до
ня (ав/п ) та обсяпв промислового виробництва, примюького сполучення (ав/п) та обсяпв проми-
ВВП, сшьського господарства, буд1вництва та слового виробництва, ВВП, сшьського госпо-
динамши змши населення (ДЗН) вщображено дарства, буд1вництва та динамши приросту
в табл. 2. (змши) населення було встановлено для розро-
Для розробки прогноз1в необхщно встано- бки прогноз1в, даш яких були взят в Статисти-
вити кшькюш сшввщношення м1ж обсягами чному щор1чнику Украши [8]. перевезень у примюькому та внутршньомюь-
Б
Наука та прогрес транспорту. Вкник Дншропетровського нацюнального ушверситету залiзничного транспорту, 2013, № 6 (48)
5 73 5,83___6'16_6'12_6'12-„6 , 24
550-5,73-^ -- -5^8-5^7
-2:93
1990 1995 2000 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011
Рис. 4. Сшвввдношення «внутршньомюьке сполучення / прим1ське сполучення»
Таблиця 3
Результата отриманих р1вмямь залежностей та оцiнка достовiрностi вiд впливу
чак'роск'оиомпчиих моказмикш
Залежтсть сшввщноше ння ав/д до показникш Квадратична функщя залежностей Шншне р1вняння залежностей Коефщент кореляци (r) Оцшка достов1рност1
ДЗН Y = - 0,148Х2 + 13,947Х - 322,536 y = - 1,65x + 56,515 - 0,85707 10,66
С/Г Y = - 0,024Х2 + 0,219Х + 1,052 y = 12,25x - 25,649 0,82631 4,56
ВВП Y = - 4,678Е - 06Х2 + 0,007X + 3,281 y = 179,33x - 381,5 0,60257 2,88
ПВ Y = - 1,798Е - 05Х2 + 0,013Х + 3,862 y = 22,874x + 38,074 0,40147 1,41
Б Y = - 0,0009Х2 + 0,079Х + 4,429 y = - 6,6202x + 64,168 - 0,33157 1,09
Результат виконання кореляцшного анатзу статистичних даних з виявлення впливу макро-економ1чних показниюв (ВВП, ПВ, С/Г, Б, ДЗН) на сшввщношення обсяпв перевезень внутршньомюького до примюького сполучення встановив сильний зв'язок м1ж величиною ав/п та динашкою змши населення й сшьським господарством (табл. 3).
Розраховаш коефщ1енти кореляци вим1рю-ють щшьшсть зв'язку м1ж показниками, що анал1зувалися. Коефщенти кореляци змшю-ються залежно вщ даних за роками.
У робот показники визначалися в перюд за такими роками: 1990, 1995, 2000, 2003-2011.
Розрахована оцшка достов1рносп коефщен-та кореляци за кожним показником показала, що найбшьш впливов1 т фактор^ значення яких бшьше трьох [6], тому реальний зв'язок юнуе м1ж фактором вщношення примюького сполучення до внутршньомюького та факторами ВВП, ДЗН та С/Г, тому в табл. 4 розгля-даються тшьки щ показники.
Наука та прогрес транспорту. Вкник Дншропетровського нацюнального ушверситету залiзничного транспорту, 2013, № 6 (48)
Таблиця 4
Результат виконання кореляцiйного aHaii3y статистичних даних з виявлення
зв'язку мiж показниками
Юльюсть спосте- Залежшсть вщ ствв1дношеиия ав/п
Роки ВВП ДЗН С/Г
режень n Коеф. Вид Коеф. Вид Коеф. Вид
кореляци зв'язку кореляци зв'язку кореляци зв'язку
2003-2005 3 0,970691 Функцю-нальний - 0,94482 Сильний 0,855195 Сильний
2004-2008 5 0,746392 Середнш - 0,81429 Сильний 0,684268 Середнш
1998-2003 6 0,888888 Сильний - 0,88813 Сильний 0,896933 Сильний
1991-1997 7 0,765231 Середнш - 0,59419 Середнш 0,865223 Сильний
1998-2008 11 0,737152 Середнш - 0,91374 Сильний 0,855034 Сильний
1991-2002 12 0,681016 Середнш - 0,95617 Функцю-нальний 0,843783 Сильний
1991-2008 18 0,667511 Середнш - 0,96802 Функцю-нальний 0,857301 Сильний
1991-2012 22 0,475012 Слабкий - 0,91783 Сильний 0,828383 Сильний
Рис. 5. Залежшсть величин коефщента r в1д кшькосп спостережень n
Наукова новизна та практична значимкть
У табл. 4 наведено результати розрахунюв коефщенпв кореляци r для р1зних випадюв ретроспективного анатзу (р1зно! кшькосп спостережень n). Аналопчш даш подано на рис. 5, де граф1чно зображено вплив кшькосп спосте-
режень n на величину коефщ1ента r. На шдстав1 анал1зу отриманих результапв можна зробити таю висновки щодо можливост використання в прогнозуванш лшшних р1внянь регреси:
- величина коефщента кореляци r перебу-вае в складнш залежносп вш кшькосп спостережень n ( тривалосн перюду ретроспективного анатзу);
- використання статистичних даних для ретроспективного анатзу за перюд часу, бшь-ший шж 7 роюв, призводить до зменшення кое-фщента кореляци r за показником ВВП, а за показником ДЗН навпаки зростае;
- найбшьший зв'язок по показником ВВП (функцюнальний, r = 0,970691) при кшькосп спостережень n = 3; за ДЗН (функцюнальний зворотний, r = - 0,96802) при кшькосп спостережень n = 18; за С/Г (сильний, r = 0,896933) при кшькост! спостережень n = 6. Тому немож-ливо сказати, за який саме перюд за вама факторами одночасно потр1бно застосовувати статистичш дан! для встановлення зв'язку величин.
Висновки
Потреби людей у перемщенш, як правило, важко передбачуваш, тому планування, а саме прогнозування пасажирських перевезень, е одним з найважливших та найскладшших за-вдань на транспорта
Оцшка достов!рносп коефщенпв кореляци i коефщеипв прогнозно! модел! дозволила зробити висновок, що найбшьш точний прогноз пасажирських потокiв, що забезпечуе ураху-вання змiн в Укра!ш впродовж трансфо-рмацiйного перюду, дае чисельнiсть населення (коефiцiент кореляци склав - 0,91783).
Хаотичш змши значень ВВП, обсяпв сiльського господарства, промислового вироб-ництва, обсягу перевезених пасажирiв та iнших показникiв протягом тривалого перiоду не доз-воляють точно врахувати !х вплив на заванта-ження пасажирського транспорту за допомогою простих математичних рiвнянь. Таю залежност можна використовувати лише для короткостро-кового прогнозування, iнакше вони призведуть до значних похибок. Ефективна технолопя прогнозування з використанням бшьш точних методiв важлива в сучасних умовах перевезень пасажирiв для економiчного обгрунтування перспективно! стратегi! розвитку пасажирсько-го транспорту з урахуванням складних реалiй сучасного суспiльства в умовах затяжно! кризи.
СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ
1. Галабурда, В. Г. Единая транспортная система : учеб. для вузов / В. Г. Галабурда, В. А. Пер-сианов, А. А. Тимошин. - М. : Транспорт, 2001. - 303 с.
Наука та прогрес транспорту. Вкник Дншропетровського нацюнального ушверситету зашзничного транспорту, 2013, № 6 (48)
2. Гольдштейн, Е. Г. Задачи линейного программирования транспортного типа : учеб. пособие / Е. Г. Гольдштейн. - М. : Наука, 1969. - 384 с.
3. Гончаров, М. Ю. Системний анал!з еконо-м!чних процес!в на транспорт! : подручник / М. Ю. Гончаров. - К. : Логос, 1999. - 423 с.
4. Дуднев, Д. И. Организация перевозок пассажиров автомобильным транспортом : учебник / Д. И. Дуднев, М. И. Климова, А. А. Менн. -М. : Транспорт, 1974. - 296 с.
5. Ефремов, П. С. Теория городских пассажирских перевозок : учеб. пособие / П. С. Ефремов, В. М. Кобзев, В. А. Юдин. - М. : Высш. школа, 1980. - 535 с.
6. Правдин, Н. В. Прогнозирование пассажирских потоков : учеб. пособие / Н. В. Правдин,
B. Я. Негрей. - М. : Транспорт, 1980. - 222 с.
7. Принципи визначення ефективност! курсуван-ня прим!ських пасажирських по!зд!в на зада-ному напрямку руху / Ю. С. Бараш, Т. Ю. Чарк!на, Ю. П. Мельянцова, £. А. Карась // В!сн. Дншропетр. нац. ун-ту зал!зн. трансп. !м. акад. В. Лазаряна. - Д., 2012. - Вип. 41. -
C. 234-247.
8. Статистичний щор!чник Укра!ни / Держ. служба статистики Укра!ни. - К. : ТОВ «Август Трейд», 2012. - 559 с.
9. Харченко, В. Ф. К вопросу о выборе марки пассажирских транспортных средств для об-луживания городских маршрутов в условиях конкуренции на рынке автотранспортных услуг / В. Ф. Харченко, Е. Е. Вакуленко // В!сн. Дншропетр. нац. ун-ту зал!зн. трансп. !м. акад.
B. Лазаряна. - Д., 2008. - Вип. 25. -
C. 185-188.
10. Яновський, П. О. Прогнозування вантажних поток!в транспортних систем за допомогою лшшно!' модел! / П. О. Яновський // Зал!зн. трансп. Укра!ни. - 2011. - № 5. - С. 46-53.
11. Newman, P. Greening urban transportation / P. Newman, J. Kenworthy. - New York : State of the world, 2009. - 278 p.
12. Prediction passenger flows in major transportation hubs / School of public and environmental affairs. - Indiana : Indiana University, 2011. - 182 р.
13. Hubs of the future: An integrated mobility network for passengers and freight. - Munich : Siemens AG Infrastructure & Cities Sector Mobility and Logistics, 2011. - 22 p.
Наука та прогрес транспорту. Вкник Дншропетровського нацюнального ушверситету залiзничного транспорту, 2013, № 6 (48)
ЕКСПЛУАТАЦ1Я ТА РЕМОНТ ЗАСОБ1В ТРАНСПОРТУ
О. А. ОЗЕРОВА1*
1 Каф. «Управление эксплуатационной работой», Днепропетровский национальный университет железнодорожного транспорта имени академика В. Лазаряна, ул. Лазаряна, 2, Днепропетровск, Украина, 49010, тел. +38 (056) 373 15 70, эл. почта helganga@mail.ru
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПАССАЖИРСКИХ ПОТОКОВ В КРУПНЫХ ТРАНСПОРТНЫХ УЗЛАХ
Цель. Эффективная организация пассажирских перевозок за счет достоверности прогнозирования пассажиропотоков в транспортных узлах. Для определения перспективных параметров пассажирского транспорта общего пользования необходимо проанализировать влияние различных факторов и определить наиболее значимые из них. Методика. В статье предлагается метод парной линейной корреляции для определения более влиятельных факторов на перевозку пассажиров во внутригородском и пригородном сообщениях и возможности использования в прогнозировании линейных уравнений регрессии. Перевозки пассажиров транспортом общего пользования и отрасли материального производства взаимосвязаны. Они проявляются в соотношениях объемов перевезенных пассажиров и производства продукции. Результаты. Установлено, что величина коэффициента корреляции находится в сложной зависимости от продолжительности периода ретроспективного анализа. Оценка достоверности коэффициентов корреляции и коэффициентов прогнозной модели позволила сделать вывод, что наиболее точный прогноз пассажирских потоков, обеспечивающий учет изменений в Украине на протяжении трансформационного периода, дает численность населения. Научная новизна. Получены уравнения зависимостей от влияния макроэкономических показателей, а также выполнена оценка достоверности полученных результатов. Практическая значимость. Полученные результаты анализа и расчетов позволят делать краткосрочное прогнозирование пассажиропотока.
Ключевые слова: прогнозирование; пригородные перевозки; внутригородские перевозки; валовой внутренний продукт; динамика изменения населения; коэффициент корреляции
O. O. OZEROVA1*
1 Dep. «Management of Operational Work», Dnipropetrovsk National University of Railway Transport named after Academician V. Lazaryan, Lazaryan St., 2, Dnipropetrovsk, Ukraine, 49010, tel. +38 (056) 373 15 70, e-mail helganga@mail.ru
PASSENGER FLOWS PREDICTION IN MAJOR TRANSPORTATION HUBS
Purpose. An effective organization of passenger traffic, due to the reliability prediction of traffic flow in passenger transport hubs. In order to determine the parameters of prospective passenger transport areas it is essential to analyze the impact of various factors and determine the most influential ones. Methodology. The article presents the method of paired linear correlation for a more influential factors on passengers in intercity and commuter and possible use in predicting the linear regression equations. Passenger transport vessel areas and branches of industry are interconnected and are in the ratio of passengers and production. Findings. It is found that the coefficient of correlation is in complex dependence on the duration of the period of retrospective analysis. Evaluation of reliability correlation coefficients and coefficients of predictive models led to the conclusion that the population gives the most accurate prediction of passenger flows, providing account of changes in Ukraine during the period of transformation. Originality. Equations of dependence on the impact of macroeconomic indicators were obtained and the evaluation of the reliability results was received. Practical value. The results of analysis and calculations will make short-term forecasting of traffic flow.
Keywords: forecasting; commuter transportation; urban transport; gross domestic product; the dynamics of population change; the coefficient of correlation
Наука та прогрес транспорту. Вкник Дншропетровського нацюнального ушверситету залiзничного транспорту, 2013, № 6 (48)
REFERENCES
1. Galaburda V.G., Persianov V.A., Timoshin А.А. Yedinaya transportnaya sistema [United Transport System]. Moscow, Transport Publ., 2001. 303 p.
2. Goldshteyn Ye.G. Zadachi lineynogo programmirovaniya transportnogo tipa [Linear programming problems of a transport type]. Moscow, Nauka Publ., 1969. 384 p.
3. Honcharov M.Yu. Systemnyi analiz ekonomichnykh protsesiv na transporti [Systems analysis of economic processes in transport]. Kyiv, Lohos Publ., 1999. 423 p.
4. Dudniev D.I., Klymova M.I., Menn A.A. Orhanizatsiia perevezen pasazhyriv avtomobilnym transportom [Organization of passengers transportation by motor transport]. Moscow, Transport Publ., 1974. 296 p.
5. Yefremov V.S., Kobozev V.M., Yudin V.A. Teoriia miskykh pasazhyrskykh perevezen [Theory of urban passenger transportation]. Moscow, Vyshcha shkola Publ., 1980. 535 p.
6. Pravdin N.V., Negrey V.Ya. Prognozirovaniye passazhirskikh potokov [Prediction of traffic flows]. Moscow, Transport Publ., 1980. 222 p.
7. Barash Yu.S, Charkina T.Yu., Meliantsova Yu.P., Karas Ye.A. Pryntsypy vyznachennia efektyvnosti kursuvannia prymiskykh pasazhyrskykh poizdiv na zadanomu napriamku rukhu [Principles for determining the effectiveness of suburban passenger trains running at a given direction]. Visnyk Dnipropetrovskoho natsionalnoho universytetu zaliznychnoho transportu imeni akademika V. Lazariana [Bulletin of Dnipropet-rovsk National University of Railway Transport named after Academician V. Lazaryan], 2012, issue 41, pp. 234-247.
8. Statystychnyi shchorichnyk Ukrainy [Statistical Yearbook of Ukraine]. Kyiv, TOV «Avhust Treid» Publ., 2012. 559 p.
9. Kharchenko V.F., Vakulenko Ye.Ye. K voprosu o vybore marki passazhirskikh transportnykh sredstv dlya obsluzhivaniya gorodskikh marshrutov v usloviyakh konkurentsii na rynke avtotransportnykh uslug [To the question about passenger vehicles brand selection for urban routes maintenance in the competition conditions on a market of motor transportation services]. Visnyk Dnipropetrovskoho natsionalnoho universytetu zaliznychnoho transportu imeni akademika V. Lazariana [Bulletin of Dnipropetrovsk National University of Railway Transport named after Academician V. Lazaryan], 2008, issue 25, pp. 185-188.
10. Yanovskyi P.O. Prohnozuvannia vantazhnykh potokiv transportnykh system za dopomohoiu liniinoi modeli [Freight flows of transport systems prediction using the linear model]. Zaliznychnyi transport Ukrainy - Railway Transport in Ukraine, 2011, no. 5, pp. 46-53.
11. Newman P., Kenworthy J. Greening urban transportation. New York, State of the world Publ., 2009. 278 p.
12. School of public and environmental affairs. Prediction passenger flows in major transportation hubs. Indiana, Indiana University Publ., 2011. 182 p.
13. Hubs of the future: An integrated mobility network for passengers and freight. Munich, Siemens AG Infrastructure & Cities Sector Mobility and Logistics Publ., 2011. 22 p.
Стаття рекомендована до публ1кацИ' д.ф1з.-мат.н., проф. В. I. Бобровським (Украгна);
к.ф1з.-мат.н., проф. П. А. Яновським (Украгна)
Надшшла до редколегп 07.10.2013
Прийнята до друку 05.11.2013
