CC BY
25
DOI: 10.15587/2312-8372.2017.108889
ДОСЛ1ДЖЕННЯ П1ДХОД1В ЩОДО МОДЕЛЮВАННЯ СИСТЕМИ М1-ЖМ1СЬКИХ ПАСАЖИРСЬКИХ ПЕРЕВЕЗЕНЬ
Доля К. В., Боцман А. О., Кожина В. С.
1. Вступ
Функцюнування системи мiжмiських пасажирських перевезень е задовiльним у pa3i наявностi стабiльно задовiльних параметрiв функцюнування дано! системи. До основних параме^в функцiонування пасажирських транспортних систем мо-жна вiднести: регулярнiсть сполучення, час оч^вання рейсу, вартiсна доступ-шсть перемiщення, безпека !здки та !! комфортнiсть, зручнiсть квиткового та вокзального сервiсiв, швидкiсть !здки та шше. Згаданi параметри ефективностi можна вщносяться до продукту функцiонування транспортно! системи - перемiщення.
Транспортнi системи мiжмiських пасажирських маршрутних перевезень фун-кцiонують у багатофакторному середовищi, серед яких е й таю, що можуть змiню-вати свiй вплив на транспортну систему у чаш. До таких факторiв можна вщнести коливання як самого попиту на перемщення, так i його грошову забезпеченiсть.
Результати пиву на транспортну систему коливань фактичних параметрiв мiжмiських пасажирських кореспонденцiй знаходять свое вщображення у змь нах розкладiв рух та тишв рухомого складу. За обумовлених змш шдтримуеть-ся додержання вимог щодо задоволення потреб з перемщення пасажирiв при бажаних маршрутних параметрах функцюнування транспортно! системи та за-безпечення додержання ефективностi функцюнування системи в цшому. Тому вивчення питання комплексного шдходу до моделювання пасажирських транспортних кореспонденцiй з урахуванням визначених параметрiв е актуальним.
2. Об'ект дослiдження та його технолопчний аудит
Об'ект дослiдження - державна (регюнальна) транспортна система. В да-ному дослiдженнi розглядаються розроблеш науковi пiдходи щодо вирiшення питання прогнозування стану параметрiв пасажирсько! транспортно! системи на державному або мiжрегiональному рiвнi.
Одним з найбiльш проблемних мiсць е прогнозування кiлькiсних показниюв па-раметрiв середи функцiонування транспортно! маршрутно! пасажирсько! системи.
3. Мета та задачi дослiдження
Мета роботи полягае у визначеш закономiрностей функцюнування систем мiжмiських пасажирських перевезень. Визначення сучасного стану розвит-ку наукових пiдходiв щодо прогнозування мiжмiських пасажирських кореспон-денцiй, методiв забезпечення розрахунюв забезпечення потреб з перемщення окремими видами транспорту.
Для досягнення поставлено! в робот! мети передбачаеться вирiшити наступнi задачi:
1. Встановити запропоноваш сучасниками науковi пiдходи щодо роз-
рахунюв пасажирських кореспонденцш мiж мiстами з урахуванням !х географь чно! розрахованост^ соцiальних та економiчних показникiв.
2. Визначити методи прогнозування розподшу кореспонденци мiж видами транспорту.
4. Дослвдження iснуючих р1шень проблеми
Сучасш науковi пiдходи щодо планування параметрiв транспортних систем визначають методи, як спираються на врахування пасажирських кореспонденцш мiж вузлами транспортно! мережi. Авторами у роботi [1] представлено шдхщ до iнтелектуального планування маршруту в системах громадського транспорту. Шдхщ фокусуеться на формальному моделюванш полу динамiчного iнтелектуального планування i оптимiзацil маршруту. З щею метою важливо мати добре розроблену формальну модель, яка покривае i космiчнi аспекти в реальному чаЫ. Запропоноване рiшення дозволяе розробникам розширити систему громадського транспорту з додатковими маршрутами, яю створюються динамiчно на основi запитiв вiд пасажирiв. Модель може бути застосована в рамках сталого Smart City як для (повшстю або частково) автономних транспортних систем i систем тдтримки прийняття рiшень смарт-транспортно! систем. В робот [2] розробленi вертикальш автобуснi маршрути, якi досягають системи залiзничних станцiй, а також автобусш лши, якi мають зв'язок з центром мюта, перетворюючись в регюнальш автобусних лши. Автори [3] розглядали питання проблем планування маршрутiв системах громадського транспорту та запропо-новано подання мультимодально! транспортно! мережi, за допомогою алгоритму багатокритерiальноl маршрутизаци для моделювання. У роботi авторiв [4] визначено модель ймовiрнiсного процесу автобусного сполучення. Автори [5] визначили, що вибiр маршруту безлiччю пасажирiв грае першорядну роль в оцшщ потокiв i прогнозуваннi попиту. У робот [6] розглядалось питання вста-новлення часу надання транспортно! послуги залежно вiд розташування зупи-ночних пунклв. Автори у сво!й пращ [7] розкрили питання ощнки кшькост пе-ревезених пасажирiв системою громадського транспорту iз врахуванням пове-дшково! моделi людей i !х впливу на вибiр способу перевезення. Авторами [8] визначено параметри оптимiзацil транзитного залiзничного маршруту i автобусних маршрутв транзитного коридору. Результатом дослщження е визначення багатоцшьово! моделi, що максимiзуе залiзничний транзитний пасажиропотiк i мiнiмiзувати загальний час пасажирського транзитного шляху.
Питанням опису методики виршення одте! з головних проблем при орга-тзаци транспортування - вибору оптимального маршруту з акцентом на фак-торi безпеки дорожнього руху займались автори у роботi [9]. У працях [10, 11] використовуються новi оптимальш пiдходи до ршення мережевого пiдходу. Автори у робот [12] iнтегрували сторону пропозици громадського транспорту в модель подорожнього попиту. Модель також мютить обмеження потужност для транспортних засобiв, якi при активацп призводять до значного збшьшення часу про!зду. У роботi [13] розкрито наступш питання:
- чи очжуеться, що загальний попит на мiжмiську по!здку автомобiлем та лггаком буде зростати у майбутньому вщповщно до тенденцiями щодо насе-
лення та доход1в;
- чи достатньо доход1в для досягнення максимально! динамжи перевезень на м1жм1ських перевезеннях на душу населення;
- чи зростання ав1аперевезень обумовлено традицшними сощально-економ1чними чинниками (народонаселення та зростання доход1в).
У робот [14] розглянуто питання полшшення системи зал1зничного транспорту, а у робот [15] розглядалась мережа, що мае р1зш режими транспорту-вання та мультимодальш системи громадського транспорту. Запропоноване до-слщження гнучкого методу оптим1зацп розкладу, заснованого на модел1 пбри-дного розм1ру автомобшя, для виршення коливань автобусного попиту при транзитнш експлуатаци запропоновано авторами у робот [16]. Дослщження перев1ряе ращональшсть стратеги пбридно! модел1 розм1р1в транспортного за-собу та шдкреслюе важливють адаптивного розм1ру транспортного засобу при виршенш коливань попиту.
Розглянуто шдхщ моделювання попиту на по!здки та його розподшу в1дпов1дно до обмежень обсягу на зональному р1вш, як е такими ж обов'язковими, як обмежен-ня пропускно! здатност загальних посилань викладено авторами у роботах [17-19].
Питаннями моделювання кореспонденцш 1з застосуванням грав1тайних моделей займались автори [20]. У данш робот представлен дв1 грав1тацшш модел1 для ощнки обсягу пасажирських перевезень м1ж парами м1ст. Модел1 мютять змшш, що характеризують загальну економ1чну актившсть { географ1ч-т особливост м1ст.
Обидв1 модел1 шдходять для спостережуваних даних, статистично перевь рених { шдтверджених.
Н- = а , Ц (1)
де Ну - обсяг пасажирських перевезень м1ж мютами I {у /,/у - фактори привабливост для мют I {у;
1м - загальна довжина маршруту м1ж початковим { кшцевим пунктами маршруту;
а - емшрична константа;
- коефщ1ент користування транспортом; Р/ - параметр привабливост фактор1в для по!здки.
н = еХ^^УЩ!3 т, (2)
1] 1] 1] Ц ] м тр ' V/
де Ру - ймов1ршсть того, що пересування почнеться в райош I { закшчиться в райош у;
- зона обслуговування; ¥д - фактор кутвельно! спроможност; УУРу - загальний внутршнш валовий продукт мюта i та у;
Ттр - час руху пасажирiв у транспортному засобц
е, п, х, в, У, §, т - емшричш коефщенти.
Обидвi моделi використовують в основному геоекономiчнi змiннi як неза-лежнi фактори.
У робот [21] розглянуто питання впливу фактичних показниюв мiжмiсь-ких пасажирських кореспонденцш на розвиток транспортно! iнфраструктури. У робот авторiв [22] запропоновано просту методику для кшьюсного визна-чення параметрiв роботи системи мiського транспорту, а авторами [23] про-аналiзовано характеристики мiського залiзничного та автобусного транспорту, на пiдставi цього побудовано модель для планування област пiдвiзних авто-бусiв та запропоновано алгоритм. Авторами у робот [24] розглядалось питання впливу величини попиту населення на швидюсть перемщення. Не без ува-ги науковцi залишили й питання розвитку високошвидкiсного сполучення, що викладено у робот [25].
У робот [26] розглядали питання планування маршруту з шдтримкою ав-тобусних сполучень i ходьби.
Моделювання прогнозування параметрiв транспортного процесу транспортних засобiв у роботi [27, 28] авторами забезпечуеться iз урахуванням факторiв, таких як тип послуги, обмеження пропускно! спроможностi, методи збору тарифу на дорожнш рух, скупчешсть в автомобiлi, збiльшить точшсть прогнозування часу зупинки автобуса. Розглядом змш показникiв функцiонування пасажирських транспортних систем займались [29-31].
Автор роботи [32] визначае, що основною характеристикою транспортно! системи е доступшсть. У роботi представлено шдхщ до моделювання регюна-льно! доступност транзитного мультимодального транспорту з ощнкою моделювання мережi Петрi в рамках регюнально! штелектуально! транспортно! системи з багатьма специфiчними аспектами аналiзу та моделювання доступностi:
- багаторiвневими структурами iерархiй;
- багатофункщональними об'ектами моделювання;
- рiзними характерами транспортного потоку (пасажирського та вантажного);
- гетерогенними компонентами системи моделювання.
Автори [33] розглянули питання зростання мобшьност населення. Визначено, що продуктившсть громадського транспорту обмежуеться не тшьки його доступшстю, але i його потужнiсть. Фактична, пропускна здатшсть транспортно! лiнi! визначена робочою частотою, а також фiзичними можливостями кожного транспортного засобу. Взаемозв'язок мiж завантаженим попитом та потужнiстю сприяе встановленню рiвнiв комфорту, зокрема, i якостi обслуговування в цiлому. Моделювання цих явищ в моделi призначення, що описуе користувача маршруту та режим вибору, перевезення поставок повинш шддаватися ряду обмежень: потужност транспортних засобiв (сидячи та стоячи мюця), посадка i висадження рухiв, лши i мережеве навантаження.
У робот [34] змодельована реальна поведшка пасажира при виборi мiж ва-рiантами пересування, якi поеднують по!здку у громадському транспортi з ав-томобшем чи велосипедом. Пiдхiд для виршення проблем оптимiзацi! мережi
мiжмiських пасажирських автобусних перевезень на основi розробки регюна-льного стандарту якост послуг та системи принципiв його проектування запро-поновано [35]. В робот визначення мережi грунтуеться на формуванш реалiзо-ваного набору варiантiв маршрутiв з вибором !х оптимально! комбшаци. Запро-поновано метод та показники ощнки якостi маршрутно! мережь
Оцiнку продуктивностi систем громадського транспорту на основi просто-рових та тимчасових властивостей системи викладено у робот [36].
5. Методи дослщження
Для встановлення запропонованих сучасниками наукових пiдходiв щодо розрахунюв пасажирських кореспонденцш мiж мiстами з урахуванням !х геог-рафiчно!' розрахованостi, соцiальних та економiчних показникiв запропоновано використовувати методи системного аналiзу для вивчення сучасно! науково! думки щодо теми дослщження. Визначити методи прогнозування розподшу ко-респонденцi! мiж видами транспорту iз застосуванням методiв математичного моделювання для визначення параметрiв технологiчного процесу перевезення пасажирiв. Обрати методи натурних дослщжень для визначення фактичних па-раметрiв технологiчного процесу перевезення та математично! статистики для оцiнки адекватностi розроблених моделе!
6. Результати дослiджень
За результатами проведеного дослщження можна зробити висновки, що на даний час маються науковi пiдходи до розрахунюв пасажирських кореспонденцш мiж мiстами.
Серед таких пщходав можна бачити запропонований у [37], що використовуеть-ся для прогнозування пасажирського потоку мiж рiзними географiчними пунктами.
Невiдомi параметри ощнюються з використанням агрегованих даних, коли шформащя надаеться тiльки про юльюсть пасажирiв кожного мiста. Як ефекти-вний критерiй оцiнки використовуеться зважена сума залишкових площ.
в
Нв1, ]= (Нш) ^^ ехр(а + (с) + с я )Р + gu,j)Yc+ У), (3)
^Г (1 У>
де Явг-,1 - кiлькiсть вiдправлень з транспортного району I в у район за розра-хунковий перюд часу;
п Явг р Иъ1_/р Явг р Явг р Ят\Т и , Яъ1=/ „ Явг , Явг , Ят\Т _
" ? * заг заг 1 Г заг 2 ■ ■■ Г заг т / "-/с ( /с 1 /с 2 ••• /с т /
невiдомi параметри регреси;
Рзаг - загальна рухливють населення;
ус- коефiцiент середньостатистичного використання вмюткост салону;
с(1)={си ... сЩ та §(1,1)={с1,1 с,-1 ... С1,т сш)-т - масиви даних;
{У,-,} е незалежними { однаково розподшеними випадковими величинами з середшм нульовим { невщомо! дисиерЫею сг2; - вщстань мiж районами I iу;
Ят , Ящ - юльюсть жителiв в районах I iу вiдповiдно.
Маються розроблеш моделi прогнозування щорiчного перемщення з областi в область. У робот [38] запропонували для наступну залежшсть:
Н] = Н 1
Н]ЕуЕ]
^ Н] Еу Е]
розрахунковии
рахунковии перiод
де Ну - кшьюсть по!здок з раИону I в раИону;
Нв1 - кшьюсть вщправлень з транспортного раИ перюд часу;
Ну - кiлькiсть прибуттв в транспортниИ раИон у за ] часу;
- фактор опору по!здки;
р - фактор сощально-економiчно! адаптаци для обмiну у.
Також встановлено пливу економiчного розвитку регюну на параметри па-сажирських кореспонденцш. Для цього авторами у робот [39] для даного прогнозування використана грав^ацшна модель Ньютона. На основi дано! моделi авторами запропоновано, привабливють мiж мiстами представлена через адап-товану модель гравггаци:
Е=
УУР*Н
уур.
* Н .
] ш
{1 ..*Т ..)
\ м у серу /
(5)
де Р - фактор привабливостi I - го раИону для вираження кшькост потен-цiИних пасажирiв, що можливо при!хали в мiсто I iз мiстау;
¥¥Р,, ¥¥Ру - внутршнш валовиИ продукт мiст I та у вiдповiдно, в парi х;
Нт, Нту - кшьюсть жителiв в мют I та у вiдповiдно;
1ту - довжина маршруту мiж раИоном I iу;
Тсеру - середня вартiсть авiаперельоту мiж раИоном I iу.
Для розрахунку кiлькостi пасажирiв на дугах маршрутно! мережi - Qду ю-лькiсниИ пiдхiд (3) був адаптованиИ у:
{{Р. *УР ) +{\УР. *УР ) +{Н . * Н2+{Н* Н )
\ 1Х ту / у ]х пу / \ тух ту / \ Ш/х тпу)
{Т *Т )2 +{!,..* 1м..)2
\ серх серу 1 \ ¡ух ¡уу 1
+
(6)
Аналопчш пiдходи iз використанням гравiтацiИного моделювання викла-дено И у шших наукових працях [40-44].
На думку автора роботи [45], для встановлення розподшу потенцшно! кореспонденцп пасажирiв мiж видами транспорту доречно використання наступ-но! залежностi:
Uk
P ^
k YeU
Z
де pk - частка по!здок зроблених в режимi k;
Uk - корисшсть режиму k;
Z - шдекс ефективностi всiх режимiв; е - 2,718281...
7. SWOT-аналiз результатiв дослiдження
Strengths. Серед сильних сторш даного дослiдження можна вщнести дове-дення можливостi застосування гравггацшного моделювання до системи мiжмi-ських пасажирських перевезень. На користь даного ствердження свдаать су-часнi науковi досягнення, викладенi в розглянутiй лггературь Саме з даних об-ставин в практичних умовах використання гравгацшних моделей для розраху-нку показниюв функцiонування системи не е можливим без попереднього ви-находження корегувальних коефiцiентiв. Використання отриманих даних вщ-носно оптимальних значень винайдених параметрiв значень складових функцп тяжiння забезпечуе можливють розрахунку якiсних показникiв функщонування та планування параметрiв розглянуто! транспортно! системи.
Weaknesses. Недолiком проведеного дослщження й отриманих результатiв можна визначити, що на даний час науковцями у неповнш мiрi вивчено питан-ня комплексного врахування впливу рiзноманiтних факторiв на показники пе-рерозподшу пасажирських кореспонденцiй мiж видами транспорту. Одночасно, встановлеш методи визначення пасажирських транспортних кореспонденцш мiж вузлами мережi не спираються на комплексне врахування техшчних, еко-номiчних та сощальних показникiв.
Opportunities. Точно розраховане значення пасажирсько! мiжмiськоl транс-портно! кореспонденцп на маршрутах загального користування надае можли-вiсть забезпечити планування взаемодп мiж системами рiзних видiв транспорту. Для забезпечення потреб населення кра!ни в задоволенш потреб II мешканщв з пересування в межах дослщжено! системи. Одночасно маеться можливiсть тд-вищення якостi фiнансових потокiв виробництв за рахунок оптимiзацil розподь лу ресурЫв в часi по всш пасажирськiй системi.
Threats. G трудношд, пов'язанi iз застосуванням отриманих результатв до-слiдження. Це пов'язано iз тим, що для застосування обраних пiдходiв розрахунку потенцшно! кореспонденцп маеться потреба в визначенш фактичних показниюв калiбрувальних коефiцiентiв.
8. Висновки
1. Дослiджено науковi пiдходи щодо розрахункiв пасажирських кореспон-
денцш мiж мiстами, якi спираються на моделюванш транспортних процесiв i3 використанням методик гравггащного моделювання. Урахування географiчно! розташованостi транспортних вузлiв, !хш сощальт та економiчнi характеристики використовуються в якостi факторiв привабливостi або ж супротив паса-жирським кореспонденщям. Одночасно i3 цим, на даному еташ розвитку нау-кових пiдходiв до формалiзацil параметрiв пасажирських транспортних кореспонденцш, на недостатньому рiвнi визначено комплексне врахування пливу те-хшчних та економiчних параметрiв !здки на задоволення попиту.
2. Визначено сучасш методи прогнозування розподiлу кореспонденци мiж видами транспорту спираються на вiрогiдностi вибору способу пересування з запропонованих варiантiв. При цьому визначення параметрiв тако! вiрогiдностi запропоновано здшснювати з пiдходу конкретно! ефективностi !здки.
Лiтература
1. Spichkova, M. Formal Model for Intelligent Route Planning [Text] / M. Spichkova, M. Simic, H. Schmidt // Procedia Computer Science. - 2015. -Vol. 60. - P. 1299-1308. doi: 10.1016/j.procs.2015.08.196
2. Deri, A. Efficient Usage of Transfer based System in Intracity Bus Transit Operation: Sample of Izmir [Text] / A. Deri, A. Kalpakci // Procedia - Social and Behavioral Sciences. - 2014. - Vol. 111. - P. 311-319. doi:10.1016/j.sbspro.2014.01.064
3. Dib, O. A multimodal transport network model and efficient algorithms for building advanced traveler information systems [Text] / O. Dib, M.-A. Manier, L. Moalic, A. Caminada // Transportation Research Procedia. - 2017. - Vol. 22. -P. 134-143. doi:10.1016/j.trpro.2017.03.020
4. Vissat, L. L. Finding Optimal Timetables for Edinburgh Bus Routes [Text] / L. L. Vissat, A. Clark, S. Gilmore // Electronic Notes in Theoretical Computer Science. - 2015. - Vol. 310. - P. 179-199. doi:10.1016/j.entcs.2014.12.018
5. Zhu, W. Generating route choice sets with operation information on metro networks [Text] / W. Zhu, R. Xu // Journal of Traffic and Transportation Engineering (English Edition). - Vol. 3, No. 3. - P. 243-252. doi:10.1016/j.jtte.2016.05.001
6. Arhin, S. Optimization of transit total bus stop time models [Text] / S. Arhin, E. Noel, M. F. Anderson, L. Williams, A. Ribisso, R. Stinson // Journal of Traffic and Transportation Engineering (English Edition). - 2016. - Vol. 3, No. 2. -P. 146-153. doi:10.1016/j.jtte.2015.07.001
7. Kalaanidhi, S. Estimation of Bus Transport Ridership Accounting Accessibility [Text] / S. Kalaanidhi, K. Gunasekaran // Procedia - Social and Behavioral Sciences. - 2013. - No. 104. - P. 885-893. doi:10.1016/j.sbspro.2013.11.183
8. Sun, Y. Joint Optimization of a Rail Transit Route and Bus Routes in a Transit Corridor [Text] / Y. Sun, X. Sun, B. Li, D. Gao // Procedia - Social and Behavioral Sciences. - 2013. - Vol. 96. - P. 1218-1226. doi:10.1016/j.sbspro.2013.08.139
9. Menukhova, T. Using of Regionalization Techniques to Select Optimal Routes Based on Criteria of Road Features [Text] / T. Menukhova, A. Vyushkova // Transportation Research Procedia. - 2017. - Vol. 22. - P. 436-442. doi:10.1016/j.trpro.2017.01.071
10. Bakas, I. A Flexible Transportation Service for the Optimization of a Fixed-route Public Transport Network [Text] / I. Bakas, R. Drakoulis, N. Floudas, P. Lytrivis, A. Amditis // Transportation Research Procedia. - 2016. - Vol. 14. -P. 1689-1698. doi:10.1016/i.trpro.2016.05.134
11. Youlong, L. Route Optimization Algorithm and Solution for Web Service Engineering [Text] / L. Youlong, N. Guihua // Systems Engineering Procedia. -2012. - Vol. 5. - P. 427-436. doi:10.1016/i.sepro.2012.04.065
12. Briem, L. Integrating public transport into mobiTopp [Text] / L. Briem, H. S. Buck, N. Mallig, P. Vortisch, B. Strasser, D. Wagner, T. Zundorf // Procedia Computer Science. - 2017. - Vol. 109. - P. 855-860. doi:10.1016/i.procs.2017.05.401
13. Aparicio, A. Exploring the Sustainability Challenges of Long-distance Passenger Trends in Europe [Text] / A. Aparicio // Transportation Research Procedia. - 2016. - Vol. 13. - P. 90-99. doi:10.1016/i.trpro.2016.05.010
14. Bohari, Z. Improving the Quality of Public Transportation System: Application of Simulation Model for Passenger Movement [Text] / Z. A. Bohari, S. Bachok, M. M. Osman // Procedia - Social and Behavioral Sciences. - 2014. -Vol. 15. - P. 542-552. doi:10.1016/i.sbspro.2014.10.087
15. Haar, S. A Hybrid-Dynamical Model for Passenger-flow in Transportation Systems**This research work has been carried out under the leadership of the Technological Research Institute SystemX, and therefore granted with public funds within the scope of the French Program «Investissements d'Avenir» [Text] / S. Haar, S. Theissing // IFAC-PapersOnLine. - 2015. - Vol. 48, No. 27. - P. 236-241. doi:10.1016/j.ifacol.2015.11.181
16. Sun, D. Timetable optimization for single bus line based on hybrid vehicle size model [Text] / D. Sun, Y. Xu, Z.-R. Peng // Journal of Traffic and Transportation Engineering (English Edition). - 2015. - Vol. 2, No. 3. - P. 179-186. doi:10.1016/j.jtte.2015.03.006
17. Vrtic M. Two-dimensionally constrained disaggregate trip generation, distribution and mode choice model: Theory and application for a Swiss national model [Text] / M. Vrtic, P. Frohlich, N. Schussler, K. W. Axhausen, D. Lohse, C. Schiller, H. Teichert // Transportation Research Part A: Policy and Practice. -2007. - Vol. 41, No. 9. - P. 857-873. doi:10.1016/i.tra.2006.10.003
18. Rwakarehe, E. E. Development of a Freight Demand Model for the Province of Alberta Using Public Sources of Data [Text] / E. E. Rwakarehe, M. Zhong, J. Christie // Procedia - Social and Behavioral Sciences. - 2014. -Vol. 138. - P. 695-705. doi:10.1016/i.sbspro.2014.07.263
19. Fornalchyk, Ye. The Model of Correspondence of Passenger Transportation on the Basis of Fuzzy Logic [Text] / Ye. Fornalchyk, A. Bilous, I. Demchuk // Econtechmod. An International Quarterly Journal. - 2015. - Vol. 4, No. 2. - P. 59-64.
20. Grosche, T. Gravity models for airline passenger volume estimation [Text] / T. Grosche, F. Rothlauf, A. Heinzl // Journal of Air Transport Management. - 2007. - Vol. 13, No. 4. - P. 175-183. doi:10.1016/i.iairtraman.2007.02.001
21. Wu, C. The impact of route network expansion on airport attractiveness: a case study of Chubu international airport in Japan [Text] / C. Wu, J. Han,
Y. Hayashi // Proceedings of the 2011 World Conference of Air Transport Research Society. - 2011. - P. 1-14.
22. Moreno, E. G. A First Step to Diagnostic of Urban Transport Operations by Means of GPS Receiver [Text] / E. G. Moreno, M. G. Romana, O. Martinez // Procedia Computer Science. - 2016. - Vol. 83. - P. 305-312. doi:10.1016/j.procs.2016.04.130
23. Hu, Y. A Model Layout Region Optimization for Feeder Buses of Rail Transit [Text] / Y. Hu, Q. Zhang, W. Wang // Procedia - Social and Behavioral Sciences. - 2012. - Vol. 43. - P. 773-780. doi:10.1016/j.sbspro.2012.04.151
24. Fonzone, A. A Model of Bus Bunching under Reliability-based Passenger Arrival Patterns [Text] / A. Fonzone, J.-D. Schmocker, R. Liu // Transportation Research Procedia. - 2015. - Vol. 7. - P. 276-299. doi:10.1016/j.trpro.2015.06.015
25. Raturi, V. Analyzing Inter-modal Competition between High Speed Rail and Conventional Transport Systems: A Game Theoretic Approach [Text] / V. Raturi, K. Srinivasan, G. Narulkar, A. Chandrashekharaiah, A. Gupta // Procedia -Social and Behavioral Sciences. - 2013. - Vol. 104. - P. 904-913. doi:10.1016/j.sbspro.2013.11.185
26. Tuaycharoen, N. Bangkok Bus Route Planning API [Text] / N. Tuaycharoen, A. Sakcharoen, W. Cha-aim // Procedia Computer Science. -2016. - Vol. 86. - P. 441-444. doi:10.1016/j.procs.2016.05.075
27. Zhang, C. Bus Dwell Time Estimation and Prediction: A Study Case in Shanghai-China [Text] / C. Zhang, J. Teng // Procedia - Social and Behavioral Sciences. - 2013. - Vol. 96. - P. 1329-1340. doi:10.1016/j.sbspro.2013.08.15
28. Qazi, A.-N. Demand variations and evacuation route flexibility in short-notice bus-based evacuation planning [Text] / A.-N. Qazi, Y. Nara, K. Okubo, H. Kubota // IATSS Research. - Elsevier BV, 2017. doi:10.1016/j.iatssr.2017.01.002
29. Zhang, X. Modeling the Effects of Low-carbon Emission Constraints on Mode and Route Choices in Transportation Networks [Text] / X. Zhang, P. Liu, Z. Li, H. Yu // Procedia - Social and Behavioral Sciences. - 2013. - Vol. 96. -P. 329-338. doi:10.1016/j.sbspro.2013.08.040
30. Dave, S. M. Modeling Trip Attributes and Feasibility Study of coordinated Bus for School Trips of Children [Text] / S. M. Dave, D. P. Raykundaliya, S. N. Shah // Procedia - Social and Behavioral Sciences. - 2013. - Vol. 104. -P. 650-659. doi:10.1016/j.sbspro.2013.11.159
31. Richter, C. Modelling Mode Choice in Passenger Transport with Integrated Hierarchical Information Integration [Text] / C. Richter, S. Keuchel // Journal of Choice Modelling. - 2012. - Vol. 5, No. 1. - P. 1-21. doi:10.1016/s1755-5345(13)70045-9
32. Kabashkin, I. Modelling of Regional Transit Multimodal Transport Accessibility with Petri Net Simulation [Text] / I. Kabashkin // Procedia Computer Science. - 2015. - Vol. 77. - P. 151-157. doi:10.1016/j.procs.2015.12.373
33. Essadeq, I. Modelling Passenger Congestion in Transit System -Benchmark and Three Case Studies [Text] / I. Essadeq, E. Dubail, E. Jeanniere // Transportation Research Procedia. - 2016. - Vol. 14. - P. 1792-1801. doi:10.1016/j.trpro.2016.05.145
34. Brands, T. Modelling public transport route choice, with multiple access and egress modes [Text] / T. Brands, E. de Romph, T. Veitch, J. Cook // Transportation Research Procedia. - 2014. - Vol. 1, No. 1. - P. 12-23. doi:10.1016/i.trpro.2014.07.003
35. Panasyuk, M. V. Optimization of regional passenger bus traffic network [Text] / M. V. Panasyuk, E. M. Pudovik, M. E. Sabirova // Procedia Economics and Finance. - 2013. - Vol. 5. - P. 589-596. doi:10.1016/s2212-5671(13)00069-5
36. Hadas, Y. Public Transport Systems' Connectivity: Spatiotemporal Analysis and Failure Detection [Text] / Y. Hadas, R. Rossi, M. Gastaldi,
G. Gecchele // Journal of Transportation Research Procedia. - 2014. - Vol. 3. -P. 309-318. doi:10.1016/i.trpro.2014.10.011
37. Baik, H. Forecasting Model for Air Taxi, Commercial Airline, and Automobile Demand in the United States [Text] / H. Baik, A. Trani, N. Hinze,
H. Swingle, S. Ashiabor, A. Seshadri // Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board. - 2008. - Vol. 2052. - P. 9-20. doi:10.3141/2052-02
38. Terekhov, I. A concept of forecasting origin-destination air passenger demand between global city pairs using future socio-economic scenarios [Text] /
I. Terekhov, V. Gollnick // 53rd AIAA Aerospace Sciences Meeting. - American Institute of Aeronautics and Astronautics, 2015. - P. 1640. doi:10.2514/6.2015-1640
39. Dolya, C. Modeling of passenger transport correspondence between regional centers in Ukraine [Text] / C. Dolya // Technology Audit and Production. -2017. - Vol. 1, No. 2 (33). - P. 44-48. doi:10.15587/2312-8372.2017.93458
40. Dolya, C. Modeling of intercity passenger transportation system [Text] / C. Dolya // Technology Audit and Production Reserves. - 2017. - Vol. 2, No. 2 (34). - P. 37-43. doi:10.15587/2312-8372.2017.100465
41. Xiao-qiang, L. The Passenger Demand Prediction for Airport Line of Rail Traffic [Text] / L. Xiao-qiang, W. Lei // Metallurgical and Mining Industry. -2015. - No. 9. - P. 651-657.
42. Mao, L. Modeling monthly flows of global air travel passengers: An open-access data resource [Text] / L. Mao, X. Wu, Z. Huang, A. J. Tatem // Journal of Transport Geography. - 2015. - Vol. 48. - P. 52-60. doi:10.1016/i.itrangeo.2015.08.017
43. Park, M. Regional Freight Demand Estimation Using Korean Commodity Flow Survey Data [Text] / M. Park, J. Hahn // Journal of Transportation Research Procedia. - 2015. - Vol. 11. - P. 504-514. doi:10.1016/i.trpro.2015.12.042
44. Schwieterman, J. Intercity Buses: 2015 Was A Smooth Ride [Electronic resource] / J. Schwieterman // New Geography. - 02.10.2016. - Available at: \www/URL: http://www.newgeography.com/content/005157-intercity-buses-2015-was-a-smooth-ride
45. Li, T. A Demand Estimator Based on a Nested Logit Model [Text] / T. Li // Transportation Science. - 2017. - Vol. 51, No. 3. - P. 918-930. doi:10.1287/trsc.2016.0671
