CC BY
10
УДК 656.015
ОЦ1НКА ВПЛИВУ НАСЕЛЕНИХ ПУНКТ1В НА ШТЕНСИВШСТЬ РУХУ ТРАНСПОРТНИХ ПОТОК1В У ПРИМ1СЬКОМУ СПОЛУЧЕНН1
П.Ф. Горбачов, проф., д.т.н., А.А. Кочина, асп., Харкчвський нацюнальний автомобшьно-дорожнш ушверситет
Анотаця. Наведено результати досл1дження законом1рностей змти Штенсивност1 руху ван-тажних i пасажирських потоюв у прим1ському сполучент. Встановлено можлив1сть опису Штенсивност1 вантажних i пасажирських транспортних потоюв залежно eid розташування дтянки i кiлькостi населення мiста.
Ключов1 слова: примiське сполучення, ттенсивтсть руху, вiдстань, чисельтсть населення, регресивна залежтсть.
ОЦЕНКА ВЛИЯНИЯ НАСЕЛЕННЫХ ПУНКТОВ НА ИНТЕНСИВНОСТЬ ДВИЖЕНИЯ ТРАНСПОРТНЫХ ПОТОКОВ В ПРИГОРОДНОМ СООБЩЕНИИ
П.Ф. Горбачев, проф., д.т.н., А.А. Кочина, асп., Харьковский национальный автомобильно-дорожный университет
Аннотация. Приведены результаты исследования закономерностей изменения интенсивности движения грузовых и пассажирских потоков в пригородном сообщении. Установлена возможность описания интенсивности грузовых и пассажирских транспортных потоков в зависимости от расположения участка и численности населения города.
Ключевые слова: пригородное сообщение, интенсивность движения, расстояние, численность населения, регрессионная зависимость.
EVALUATION OF HUMAN SETTLEMENT INFLUENCE ON SUBURBAN
TRAFFIC FLOW DENSITY
P. Horbachov, Prof., D. Sc. (Eng.), A. Kochyna, Ph. D., student, Kharkov National Automobile and Highway University
Abstract. Study results of the human settlement influence on the traffic flow density in suburban service of international, national and regional roads of Ukraine are presented. The possibility of an adequate description of suburban traffic flows in the vicinity of large cities is established, depending on the city population and link remoteness from the city center. The possibility is determined on the basis of obtained models to define the prognosis value of the intensity and specific maintenance of freight and passenger transport flows.
Key words: suburban service, traffic flow, truck, car, bus, distance, urban population, regression analysis.
Вступ
У сучасних умовах зростають взаемовплив та взаемозв'язок мюта з його оточенням, пов'язаш з розвитком соцiально-економiчноï сфери, системи розселення i транспортноï
шфраструктури. Визначення перспективного значення штенсивносп руху (IP) пасажирсь-кого та вантажного транспорту на автомобь льних дорогах (АД) загального користування е дуже актуальною задачею, оскшьки на ос-новi ^eï шформацп розробляються техшко-
економiчнi обфунтування та проекти будiв-ництва й реконструкци АД, формуються проекти оргашзацп дорожнього руху.
Точнють прогнозування iнтенсивностi транспортних потоюв (ТП) за допомогою моделей мiжмiського сполучення значно знижуеться поблизу великих мют [1]. Це пов'язано з особливостями формування вантажних та пасажирських потоюв на пiдходах до великих мют, величина яких зростае у мiру наб-лиження до центру мюта. Зростання величи-ни транспортних потокiв може пояснюватись наявнiстю так званих рекреацiйних зон [2], розмiр яких залежить вщ численних факторiв.
Аналiз публiкацiй
Сучасш методи прогнозування 1Р пасажир-ського та вантажного транспорту базуються на технолопях транспортного планування, якi включають у себе процес моделювання потреб населення та пщприемств в транспортних пересуваннях у примюькому сполу-ченнi.
На величину 1Р у примюькому сполученш, на думку авторiв роботи [2], впливае багато факторiв, як внутрiшнього, так i зовшшнього характеру, якi спрямованi на визначення ролi й мiсця мiста в системi мiжнародних, дер-жавних i регiональних сощально-еконо-мiчних, культурно-iсторичних та шших сфер, характеру i змюту системи розселення населення i мiсць працi в зонi впливу мюта - центру i його оточення, рiвня автомобшзацп населення i його транспортно! рухомостi, рiвня розвитку транспортно! iнфраструктури взаемопов'язано! системи розселення та ш. Частина цих факторiв i залежностей визначае умовно постшну складову частку заванта-ження автомобшьних дорiг у буднi дш тиж-ня, частина з них - змшну частку, яка визна-чаеться нерiвномiрнiстю 1Р за сезонами року, днями тижня, годинами доби та напрямками руху. Величина 1Р пасажирського транспорту залежить, на думку авторiв, вщ цiлi по!здки та визначае вибiр виду транспорту i часу по!здки. Величина 1Р вантажного транспорту значною мiрою залежить вiд виду вантажу, що вносить суттеву невизначенють у процеси !хнього формування.
Але величина 1Р у роботi [2] базуеться на закономiрностях формування лише так званого маятникового руху, пов'язаного з
щоденними по!здками в мюто i назад жителiв передмють, якi працюють або навчаються у мюи, а також жителiв мюта, як проживають у дачних i котеджних селищах, розташова-них у примюькш зонi. Величина транзитного руху, тобто перевезення вантагав або паса-жирiв на значнi вiдстанi за межi областi або держави, та нерегулярного мюцевого руху, тобто руху на малi вiдстанi (до 100 км вщ мiста), якi також формують транспортнi потоки, в нашш роботi не враховуються.
У роботах [3, 4] метод прогнозування 1Р оснований на встановленш закономiрностi формування транспортних потокiв залежно вщ чисельностi мешканцiв населених пункпв та !х адмшютративно! значущостi, яка визначае мобшьнють населення, вщсташ мiж населеними пунктами, рiвень автомобшзацп, експлуатацiйнi показники вантажних авто-мобшв i автобусiв та технiчного стану дшя-нок автодорiг. Але вс перерахованi показники визначаються як середш, або табличнi (еталоннi), що суттево знижуе точнiсть прогнозування 1Р за вiдсутностi фактичних зна-чень, отримати об'ективну оцiнку яких далеко не завжди можливо.
Комплексш дослiдження закономiрностей формування потенщалу автотранспортних послуг [5, 6] базуються на дослщженнях процесiв розселення та просторово! самоор-гашзацп населення, визначенш щiльностi транспортних зв'язкiв, вузлiв зародження та погашення пасажиропотокiв. Однак при визначенш закономiрностей просторового розподшу трудових перемiщень враховуеться тiльки залежнють !х iнтенсивностi вiд даль-носп перемiщення для пасажирського транспорту, й величина цих перемщень обмежена радiусом до 50 км.
У робот [7] формування попиту на паса-жирськi перевезення також базуеться на дослщженш процесiв розселення та просторово! самооргашзацп населення. За результатами дослщжень можна видшити три зони тяжiння по вщношенню до мiста, яка врахо-вуе трудовi зв'язки. Перша зона (до 20 км) характеризуеться стабшьнютю зв'язюв про-тягом тривалого перiоду, друга зона - вщ 20 до 30 км - непостшними трудовими зв'яз-ками у часi i третя, так звана периферiйна зона, носить випадковий характер трудових зв'язюв. Методика [7] обмежуеться вщда-ленютю транспортних дiлянок вiд обласного
центру до 20 км, яка вважасться зоною ор-гашзацп та значно! активносп примiського сполучення, хоча в окремих випадках ця зона впливу може сягати навггь 100 км.
У приведених методиках враховуються зако-номiрностi формування величини 1Р ТП тiль-ки для маятникового руху, але не врахову-ються закономiрностi формування транзитного та мюцевого руху, який визначаеться загальними обсягами перевезень вантажiв та пасажирiв.
Згiдно з [8] 1Р на АД загального користуван-ня суттево залежить вщ вiдстанi до центру мiста. Статистичш характеристики моделi е дуже високими, що пiдтверджуе залежнiсть iнтенсивностi ТП вщ вiдстанi до центру мюта i вплив примiського сполучення на 1Р на АД загального користування Укра!ни. Але отри-мана модель побудована на основi штенсив-носп ТП лише магiстральних АД загального користування та потребуе розширення на увесь спектр автомобшьних дорiг. Це воче-видь потребуватиме збiльшення кшькосп факторних ознак, що здiйснюють вплив на величину ТП у примюькому сполученш.
Мета i постановка завдання
При прогнозуванш iнтенсивностi та складу ТП необхщно враховувати вплив примюько-го сполучення на мiжнародних, нацюнальних та регiональних дорогах загального користування [8]. Задля цього доцшьно припустити, що вплив примюького сполучення зумо-влюеться розташуванням дiлянки магiстралi вiдносно мiста й так званою зоною впливу мюта. При цьому не викликае сумнiвiв, що межi зони впливу, в якш 1Р транспортного потоку збiльшуеться при наближенш до населеного пункту, залежать вщ чисельностi населення мiста.
З урахуванням цих припущень, в роботi необхщно оцiнити ступiнь впливу характеристик населеного пункту на величину 1Р пасажирського та вантажного транспорту у примюькому сполученш, а також сформува-ти регресшну модель, що вщображае шука-ний вплив.
При цьому необхщно враховувати, що умови виникнення рiзних елеменпв транспортного потоку суттево в^^зняються один вiд одного. Вантажний транспорт вiдрiзняеться вiд
пасажирського власне об'ектом перевезення, для якого е характерною велика рiзно-маштнють найменувань вантажiв. Серед пасажирського транспорту видшяються такi його види, як легковi автомобiлi та автобуси. По!здки першим видом транспорту можуть вважатися великою мiрою випадковими, iншi види транспорту виконують по!здки в основному на регулярнш основа Власними умова-ми виникнення характеризуются i всi iншi елементи транспортного потоку, але вс складовi транспортного потоку формуються учасниками транспортного ринку та, вщ-повiдно, можуть бути вивчеш за допомогою методiв математично! статистики.
Вихiдними даними для оцшки ступеня впливу мають стати фактичш данi про 1Р на мережi мiжнародних, нацiональних та регiональних АД, отримаш у результатi статистичних спо-стережень, та вiдповiднi статистичнi характеристики району перевезень.
Ощнка впливу характеристик населених пунклв на 1Р транспортних потокiв у примiському сполученш
Значний вплив по!здок транспортних засобiв у примiському сполученнi на загальну 1Р на автомобiльних дорогах загального користування був пщтверджений у роботах [1, 8].
Обгрунтування залежносп величини ТП вiд близькостi дшянки до центру мiста проводилось у робот [1] на основi перетворення вiдстанi та власне штенсивносп, яка може розглядатися лише вщносно середнього потоку на тих дшянках вщповщно! траси, якi не зазнають впливу мюцевого руху. Описовi спроможносп моделi виявились занадто низь-кими, коефiцiент детермшацп становить лише 38,2 %, що виключае можливють прогно-зування iнтенсивностi ТП за И допомогою.
У робой [8], побудованш на тих же вихщних даних, вдалося знайти !х ефективне лога-рифмiчне перетворення, яке приводить до значного пщвищення статистичних характеристик регресшно! моделi. Вiдповiдна стати-стична формула (1) являе собою яскраво ви-ражену залежнiсть перетворено! 1Р вiд вiдстанi до центру мюта [8]
N' = LogLN, (1)
де L - вiдстань вiд центру мюта до дшянки, на якш зафшсовано штенсивнють транспорт-
них потоюв, км; N - добова штенсивнють руху транспортних засобiв (ТЗ) на дшянщ автомобшьно! дороги загального користу-вання, авт./доб.; N' - добова штенсивнють на дшянщ автомобшьно! дороги загального користування, авт./доб.
Щцтвердження залежносп мiж вiдстанню до мюта та 1Р окремо для рiзних категорiй ТЗ можна побачити на рис. 1-3.
Рис. 1. Фактична штенсивнють руху авто-буав
Вщстань.
Рис. 2. Фактична iнтенсивнiсть руху легкового транспорту
Рис. 3. Фактична штенсивнють руху вантаж-ного транспорту
Рис. 1 може вважатися вщображенням деяко! кореляцшно! залежносп 1Р автобусiв вiд вiдстанi до найближчого мюта, але коре-ляцшне поле е дуже нещiльним та слабко спрямованим, лшшний коефiцiент кореляцп мае значення лише 0,21.
На рис. 2 можна побачити аналопчну залеж-нiсть 1Р легкових автомобшв вiд вiдстанi до
найближчого мюта. Кореляцшне поле також е дуже нещшьним та слабко спрямованим, хоча лшшний коефщент кореляцп мае дещо бiльше значення 0,29.
На рис. 3 також спостертаеться незначна ко-реляцiйна залежнiсть 1Р вантажного транспорту вщ вiдстанi до найближчого мюта (тут лшшний коефщент кореляцп мае значення 0,22).
Знайдене у робот [8] ефективне перетворен-ня вихщних даних, яке пiдвищуе кореляцiю мiж ними до майже функцiональних величин (1), тдтверджуе наявнiсть залежностi 1Р всь-ого ТП вiд вщсташ до центру мiста на мережi мiжнародних дорiг Укра!ни. Це дае мож-ливiсть використовувати вказану залежнють для рiзних категорiй ТЗ.
Недолгом моделi (1) е те, що вона побудо-вана на основi iнтенсивностi ТП лише магiстральних АД загального користування та не враховуе впливу чисельносп населення мюта на величину ТП у примюькому сполу-ченш, яка може характеризуватися радiусом впливу населеного пункту [3], що визна-чаеться за залежнiстю (2)
R = 2,088 • Р0
(2)
де R - радiус впливу населеного пункту км; Р - чисельнють населення мiста, тис. чол.
Але, завдяки тому, що рiвняння (1) приводить до досить чггко! залежносп iнтенсив-носп руху вiд вiдстанi дiлянки до центру мюта на мережi мiжнародних дорiг, можна припустити, що на нацюнальних та регiо-нальних дорогах також юнуе ця зако-номiрнiсть, яка також розповсюджуеться на вантажний та пасажирський транспорт. Ще одним фактором, який формуе 1Р вантажного та пасажирського транспорту, може бути на-явнють так звано! зони впливу мюта (2), яка залежить вщ чисельносп населення мюта.
Для отримання об'ективно! шформаци про 1Р ТП необхщш данi про !! фактичш значення за видами ТЗ. Щ данi були наданi Державним агентством автомобшьних дорiг Укра!ни пiд час моделювання мережi мiжнародних та нацюнальних автомобшьних дор^ загально-го користування. До складу транспортних потокiв увшшло 9 категорiй ТЗ: легковi, ван-тажнi легкi, вантажнi середнi, вантажш
важю, автобуси середш, автобуси важю, тя-гачi, автопо!зди, мотоцикли та шшь Остання категорiя - «мотоцикли та iншi ТЗ» - стано-вить лише 1,6 % всього ТП, що, з точки зору середньо- та довгострокового прогнозування, е дуже малозначущою величиною, тому на-далi вона не враховуеться.
Iншi 8 категорiй ТЗ були об'еднаш у три уза-гальненi категорп: легковi автомобiлi, ван-тажiвки та автобуси.
З даних обстежень основну масу ТП склада-ють легковi автомобiлi - 63,2 %, вантажвки - 32,6 % i лише 4,2 % - автобуси. Але в де-яких випадках на окремих дшянках спо-стерiгаеться розподiл складу транспортних потоюв, який суттево вiдрiзняеться вщ наве-дених середнiх величин. Таю коливання зумовлеш власною роллю, яку вщграе кожна конкретна дiлянка у мережi АД загального користування, що вимагае ретельно! оцiнки ще! ролi при детальному розглядi структури транспортних потоюв. Але слiд пам'ятати, що вс значення iнтенсивностi руху е лише конкретною реалiзацiею вщповщно! випад-ково! величини, тому й частка складових ТП е випадковим значенням. При цьому рiзнi статистичш моделi для кожного виду транспорту автоматично будуть приводити до пе-рерозподшу складу ТП за змiни незалежних факторiв моделi.
На пiдставi залежностей (1) та (2) були отри-маш регресiйнi залежностi (3)-(5) перетворено! iнтенсивностi транспортних потокiв вщ вiдстанi мiж мiсцем И фшсацп та центром мiста, а також вщ чисельностi населення мiста. Графiчно залежнiсть (3) для вантажно-го транспорту вщображено на рис. 4, залеж-нiсть (4) для легкового транспорту - на рис. 5, для автобусiв залежнють (5) подано на рис. 6 безперервною лшею.
1
N 'в = 1,169 +18,48 • - + 0,031 • Р0 367 , (3) L
N' = 1,334 + 19,79 • - + 0,031 • Р л L
0,367
, (4)
N \ = 0,829 + 12,59 — + 0,023 • Р °'367 , (5) а L
де N 'в, N 'л, N 'а - iнтенсивнiсть руху ван-тажних, легкових автомобшв та автобусiв вщповщно, од./добу.
60 80 100 120 140 160
Вщстань. км
Рис. 4. Залежнють величини iнтенсивностi вантажного транспорту вiд вiдстанi до мюта
Рис.
80 100 120
Вщсгань, км
5. Залежнiсть iнтенсивностi руху легкового транспорту вщ вiдстанi до центру мюта
ЦП
Рис.
40 60 80 100 120 140 160
Вщсгань, кы
6. Залежнють величини штенсивносп пасажирського транспорту вщ вiдстанi до мiста
Оцiнка статистично! значущостi моделей проведена з використанням критерда Фiшера [5], коефiцiента множинно! кореляцil, се-редньо! помилки апроксимацп та iнших ста-тистичних показниюв (табл. 1-4).
Статистичнi характеристики моделей е дуже високими, що пщтверджуе вплив вщсташ вiд дiлянки магiстралi до центру мiста та чи-сельностi населення на 1Р вантажного та па-сажирського транспорту.
Таблиця 1 Результати залежносп штенсивносп руху складу ТП вщ вздсгаш до центру мiста
Таблиця 2 Статистична характеристика коефвденпв моделi для ватажного транспорту
Таблиця 3 Статистична характеристика коефвденпв моделi для легкового транспорту
Коефщент кореляцп перевищуе 90 %, що свщчить про можливють використання мо-дел1 для прогнозування штенсивносп ТП для пасажирського вантажного транспортного попиту в цшому у примюькому сполученш.
Це тдтверджуеться високою шформацшною спроможнютю модель
На шдстав! отриманих моделей були визна-чеш частки вщповщних категорш ТЗ на кон-кретних дшянках автомобшьних дор1г за-гального користування рис. 7.
Таблиця 4 Статистична характеристика коефвденпв моделi для пасажирського транспорту
Статистична характеристика залежносп Коефщент при факторi
Константа вiдстань до цен- чисель-шсть
тру мiста, км населення, тис. чол.
Значення коефiцieнта 0,829 12,59 0,023
Стандартна похибка 0,04 0,176 0,002
коефщента
Критерiй Стьюдента 20,648 71,267 5,713
Имовiрнiсть критерiю 1,74Е-74 0 1,63Е-08
%
0,7 — --
0,6 - - - - - -
0,5 -
0,4 -
0,3 ' _____
ОД -0,1 -О 1" у ..-^»-...-«...■у -.-----.-...............-,-,..,.......
10 30 50 70 90 110 130 150 170
Вщсгань. кы
Умоешпозначеннн: ^=лепсошаЕтомо6т; ежшжшкн;.......агтобуси.
Рис. 7. Залежнють прогнозно! 1Р вщповщно! категори ТЗ вщ вщсташ до мюта
Загальний розподш складу транспортних по-тоюв вщповщае фактичним значенням 1Р транспортних потоюв. Характеристики про-гнозних значень характеристик складових ТП наведен! в табл. 5.
Таблиця 5 Статистична характеристика частки складових ТП
Показники Тип транспортного засобу
автобуси легковi вантаж1вки
Мiнiмум 0,000 0,584 0,252
Середне 0,035 0,637 0,306
Максимум 0,049 0,651 0,351
Коефщент варiацi! 0,196 0,027 0,057
Значення
Показники ван-таж^вки легковi авто-буси
Критерш Фшера: - табличний 1,98 1,98 1,98
- розрахунковий 8227,34 11137,17 2541,42
Коефiцiент мно-жинно! кореляцп 0,98 0,98 0,94
Середня помилка апроксимацп, % 0,34 0,31 0,42
Кiлькiсть спосте-режень, од. 713 713 710
Статистична характеристика залежносп Константа Кое( при ( ищент
вiдстань до центру мiста, км чисель-нiсть населення, тис. чол.
Значення коефщента 1,169 18,48 0,031
Стандартна похибка коефщента 0,033 0,144 0,001
Критерш Стьюдента 35,87 128,92 9,82
Имовiрнiсть критерш 1,43Е-161 0 2,047Е-21
Статистична характеристика залежносп Константа Коеф при ( ищент )акторi
вiдстань до центру мюта, км чисель-нiсть населення, тис. чол.
Значення коефiцiента 1,334 19,79 0,031
Стандартна похибка коефiцiента 0,029 0,132 0,001
Критерш Стьюдента 44,48 149,16 10,46
Имовiрнiсть критерiю 1,69Е-207 0 2,37Е-24
Значення коефщента варiацi! для вшх титв ТЗ - менше 20 %, що свщчить про незначну мiру вiдхилення вiд середнього значення та говорить про стабшьшсть. Максимальне вщхилення середнiх значень частки ТЗ вщ фактичних значень для автобушв становить
0.6 %, для легкових автомобшв - 0,4 %, для вантажiвок - 2,4 %, що забезпечуе мож-ливiсть урахування змш у складi транспортних потоюв.
Отриманi моделi вiдображають тенденцiю зростання 1Р вантажних та пасажирських по-токiв при наближеннi дiлянки АД до населе-них пунктiв та дозволяють визначити пито-мий змют складу транспортного потоку.
Висновки
Виявлено, що на 1Р вантажного, легкового та пасажирського транспорту на автомобшьних дорогах загального користування суттево впливае наявнють населених пунктiв, вщстань до них та чисельнiсть населення мют, але характер цього зв'язку е дуже випадковим та не може бути описаний без ефективного перетворення змшних.
Найбшьш ефективним перетворенням 1Р для пасажирського i вантажного транспорту на пщ'!здах до мiста виявилося логарифмiчне перетворення за основою вiдстанi вщ центру мiста та iнтенсивностi вщповщно! категорп ТЗ. Воно приводить до дуже щшьно! залеж-ностi мiж перетвореною iнтенсивнiстю вщповщно! категори ТЗ та вщстанню, що дозволило провести регресшний аналiз для двох незалежних змшних.
Статистичш характеристики отриманих моделей е дуже високими, що дозволяе використо-вувати !х для прогнозування 1Р вантажного, пасажирського та легкового транспорту i визначити питомий змiст вщповщно! категорп ТЗ у примiському сполученш.
Лiтература
1. Розроблення методики прогнозування автотранспортних потокiв на автомобшьних дорогах загального користу-вання державного значення та розроб-лення вимог до даних, що використовуються при прогнозуванш, порядку !х збирання i обробки, вимоги до вихщних даних прогнозiв для зане-
сення до Сдино! шформацшно! геобази даних автомобшьних дор^ Укра!ни: Звгг про ДКР (промiжний) / Державне агентство автомобшьних дор^ Укра!ни, ХНАДУ; № держ. реестрацп 0114U004631. - Харкв, 2015. - 99 с.
2. Методические рекомендации по проектированию автомобильных дорог на подходах к крупным городам: ОДМ 2010. Москва 2010. - 263 с.
3. Методичш рекомендацп з визначення юнуючо! та прогнозування перспективно! штенсивносп руху: МР А.2.1-218-02070915-729. Ки!в, 2008. - 25 с.
4. Методика економiчних вишукувань для проектування автомобшьних дор^: М 218-05416892-409. Ки!в, 2004. - 34 с.
5. Пассажирские автомобильные перевозки / Л.Л. Афанасьев, А.И. Воркут, А.Б. Дьяков и др. - М.: Транспорт, 1986. - 220 с.
6. Доля В.К. Дослщження транспортно! мережi регюну методом побудови функцп щшьносп населення / В.К. Доля, П.М. Грицюк, М.С. Кристопчук // Коммунальное хозяйство городов: научно-технический сборник. Серия: Технические науки и архитектура. - 2006. -Вып. 69. - C. 205-211.
7. Юшкявичюс П.В. Транспортное обслуживание сельского населения агропромышленного комплекса / П.В. Юшкя-вичюс. - М.: Транспорт, 1989. - 164 с.
8. Горбачов П.Ф. Вплив по!здок у примюь-кому сполученш на штенсивнють руху на автомобшьних дорогах загального / П.Ф. Горбачов, А.А. Кочина // Вестник ХНАДУ: сб. науч. тр. - 2016. - Вып. 72. - C. 83-87.
9. Галушко В.Г. Вероятностно-статистические методы на автотранспорте / В.Г. Грушко. - К.: Вища школа, 1976. -232 с.
References
1. Rozroblennya metodiki prognozuvannya avto-transportnih potokiv na avtomobil'nih dorogah zagal'nogo koristuvannya derzhavnogo znachennya ta rozroblennya vimog do danih, shcho vikoristovuyut'sya pri prognozuvanni, poryadku ih zbirannya i obrobki, vimogi do vihidnih danih prognoziv dlya zanesennya do edinoi in-formacijnoi geobazi danih avtomobil'nih dorig ukraini [Development of the methodology of forecasting of motor transport
flows on public roads of state importance and developing requirements for data used in forecasting, the order of their collection and processing, requirements to the initial data of forecasts for entering into the Unified Informational Gobias of the data of highways of Ukraine], Zvit pro DKR (promizhnij), Derzhavne agentstvo avto-mobil'nih dorig Ukraini, HNADU, № derzh. rejestracii 0114U004631, Kharkiv, 2015, 99 p.
2. Metodicheskie rekomendacij po proektiro-
vaniyu avtomobil'nyh dorog napodhodah k krupnym gorodam [Methodical recommendations on the design of highways on approaches to large cities] ODM 2010, Moscow, 2010, 263 p.
3. Metodichni rekomendacii z viznachennya
isnuyuchoj ta prognozuvannya perspek-tivnoj intensivnosti ruhu [Methodical recommendations for determining the existing and forecasting of the perspective traffic intensity] MR A.2.1-218-02070915-729. Kyiv, 2008, 25 p.
4. Metodika ekonomichnih vishukuvan' dlya
proektuvannya avtomobil'nih dorig [Method of economic research for the design of highways] M 218-05416892-409. Kyiv, 2004, 34 p.
5. Afanas'ev L.L., Vorkut A.I., D'yakov A.B.,
Mirotin L.B., Ostrovskij N.B. Passazhir-skie avtomobil'nye perevozki [Passenger
motor transportation], Moscow, Transport Publ., 1986, 220 p.
6. Dolya V.K., Gricyuk P.M., Kristopchuk M.E.
Doslidzhennya transportnoj merezhi regionu metodom pobudovi unkcij shchil'nosti naselennya [Investigation of the transport network of the region by the method of constructing the population density function]. Kyiv, Tekhnika Publ., 2006, no. 69, pp. 205-211.
7.Yushkyavichyus P.V. Transportnoe obslu-zhivanie sel'skogo naseleniya agropro-myshlennogo kompleksa [Transport services for the rural population of the agro-industrial complex], Moscow, Transport Publ., 1989, 164 p.
8. Gorbachov P.F., Kochina A.A. Vpliv pojzdok
v primis'komu spoluchenni na intensivnist' ruhu na avtomobil'nih dorogah zagal'nogo korystuvannya [An impact of commuters' trips on the traffic of public roads]. Vestnik HNADU: sb. nauch. tr. [Bulletin KhNAHU: collection of scientific papers], 2016, no. 72. pp. 83-87.
9. Galushko V.G. Veroyatnostno-statisticheskie
metody NA avtotransporte [Probabilistic-statistical methods on motor transport]. Kyiv, Vishcha shkola Publ., 1976, 232 p.
Рецензент: €.В. Нагорний, професор, д.т.н., ХНАДУ.
