CC BY
85
УДК 656.02
DOI: 10.21285/1814-3520-2016-5-187-192
ОЦЕНКА ОСНОВНЫХ ХАРАКТЕРИСТИК ПАССАЖИРОПОТОКА НА МАРШРУТЕ № 3 г. АНГАРСКА
© Ю.О. Полтавская1, А.Ю. Михайлов2, О.А. Лебедева3
1 2
' Иркутский национальный исследовательский технический университет, 664074, Россия, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 83. 3Ангарская государственная техническая академия, 665835, Россия, г. Ангарск, ул. Чайковского, 60.
Приведены результаты оценки характеристик маршрута на базе данных предприятия ОАО «Автоколонна 1948» г. Ангарска. На первом этапе был исследован маршрут № 3, представлена схема маршрута с кратким обзором районов, которые он охватывает. На втором этапе проведена обработка данных, полученных в режиме реального времени с детекторов входа/выхода, итогом восстановлена межостановочная матрица. В результате обработки количества проезжающих пассажиров по каждому участку маршрута построена эпюра распределения пассажиропотоков. Основной итог - определение всех характеристик маршрута, что является актуальной и важной задачей для повышения эффективности работы предприятия. Ключевые слова: маршрут, матрица корреспонденций, эпюра пассажиропотоков.
MAIN CHARACTERISTICS OF THE PASSENGER TRAFFIC ON THE ROUTE NO. 3 OF THE CITY OF ANGARSK I.O. Poltavskaya, A.Yu. Mikhailov, O^. Lebedeva
National Research Irkutsk State Technical University, 83, Lermontov St., Irkutsk, 664074, Russia. Angarsk State Technical Academy, 60 Chaikovsky St., Angarsk, 665835, Russia.
The paper introduces the evaluation results of the route characteristics on the basis of data provided by "Avtokolonna 1948"JSC of the city of Angarsk. The first stage involved the study of the route no.3 and submission of the route plan with a brief overview of the areas it covers. The second stage included the processing of data obtained in a real-time mode from input/output detectors that led to the reconstruction of an inter-stop matrix. As a result of processing the amount of passenger flows on each segment of the route a passenger traffic distribution diagram has been constructed. The output of the study is determination of all characteristics of the route that is a relevant and important task in enterprise performance improvement.
Keywords: route, trip distribution matrix, passenger traffic diagram
Анализ существующей практики управления и организации показывает, что одной из основных задач обеспечения качества функционирования транспортных систем городов является повышение привлекательности городского пассажирского транспорта (ГПТ) и качества обслуживания его пользователей. Одним из инструментов повышения привлекательности ГПТ является эффективное управление перевозками, основой которого служит применение
прогрессивных информационных технологий, то есть систем автоматического мониторинга пассажиропотоков.
Эффективным способом получения информации о пассажиропотоках являются детекторы входа/выхода, которые находят все более широкое применение.
В качестве примера рассмотрим маршрут № 3 (г. Ангарск) «Железнодорожный вокзал - магазин «Магистральный». Схема маршрута представлена на рис. 1 с
1
1Полтавская Юлия Олеговна, аспирант, e-mail: [email protected] Poltavskaya lulia, Postgraduate, e-mail: [email protected]
2Михайлов Александр Юрьевич, доктор технических наук, профессор кафедры менеджмента и логистики на транспорте, e-mail: [email protected]
Mikhailov Alexander, Doctor of Engineering sciences, Professor of the Department of Transport Management and Logistics, e-mail: [email protected]
3Лебедева Ольга Анатольевна, кандидат технических наук, доцент кафедры управления на автомобильном транспорте, e-mail: [email protected]
Lebedeva Olga, Candidate of Engineering sciences, Associate Professor of the Department of Road Transport Management, e-mail: [email protected]
описанием путей следования. Протяженность маршрута - 16,36 км. Путь следования в прямом направлении: ул. Ленина -ул. Восточная - (ул. Мира) - ул. Кирова -ул. Сибирская - пр-т Карла Маркса - ул. Горького - пр-т Ленинградский - пр-т Ангарский - ул. Декабристов - ул. Космонавтов - ул. Фридриха Энгельса - ул. Бульварная - ул. Фестивальная - пр-т Ленинградский.
Для более наглядного представления результатов мониторинга построим эпюру пассажиропотоков. Пассажиропотоки характеризуются мощностью, то есть количеством пассажиров, проезжающих в определенный момент времени через заданное сечение маршрута в одном направлении.
В первую очередь установим количество пассажиров, перевезенных за сутки, наполнение подвижного состава на каждом перегоне и оформим эпюру распределения пассажиропотоков по маршруту (рис. 2).
Количество пассажиров в прямом направлении представлено положительными значениями, в обратном - отрицательными значениями.
Эпюра распределения пассажиропотоков характеризует нагрузку автобусов на маршруте по длине и направлениям. Большинство автобусных маршрутов имеет наибольшую величину пассажиропотока в средней части маршрута, а по мере удаления к конечным остановочным пунктам пассажиропоток уменьшается. Исключение
составляют 3-й и 30-й остановочные пункты, большой пассажиропоток на которых объясняется расположением мест притяжения населения (больницы, крупные торговые центры, учебные заведения).
Еще одним из приемов обработки данных, поступающих с детекторов входа/выхода, является расчет межостановочной матрицы, который позволяет обрабатывать данные мониторинга с обеспечением сходимости количества входящих/выходящих пассажиров как на отдельном рейсе, так и на маршруте в целом.
Для решения этой задачи линейной оптимизации используем библиотеку OPTIMIZATION TOOLBOX, в которой реализована соответствующая функция LINPROG пакета MATLAB, что позволяет проводить вычисления с матрицами большой размерности.
Восстановление матрицы корре-спонденций проводилось с использованием крупномасштабного алгоритма, адаптированного для задач большой размерности с разреженными матрицами. Данный алгоритм линейного программирования основан на методе Жин-Занга. Линейное программирование с расчетом внутренних точек (LIPSOL) основано на решении прямой и двойственной задач с внутренними точками методом Мерота [3, 4].
Восстановленная матрица корре-спонденций представлена на рис. 3.
Рис. 1. Схема маршрута № 3 Fig. 1. Plan of no. 3 route
Рис. 2. Суточная эпюра распределения пассажиропотоков по остановочным пунктам:
1 - ЖД вокзал; 2 - Московский тракт (ул. Ленина); 3 - ДСК; 4 - ЖКХ; 5 - Автостанция (ул. Кирова); 6 - 100-й ящик; 7 - Центральный рынок; 8 - Техникум; 9 - Музей часов; 10 - Швейная фабрика; 11 - Ангара; 12 - 95-й квартал; 13 - 29-й микрорайон; 14 - Студенческая; 15 - Узел связи; 16 - ДОСААФ; 17 - 13-й микрорайон; 18 - Магазин «Элегант»; 19 - Магазин «Ангарский»; 20 - СибАтом; 21 - 10-й микрорайон; 22 - Магазин «Заря»; 23 - ТД «Империал»; 24 - БСМП; 25 - 32-й микрорайон; 26 - 33-й микрорайон; 27 - Магазин «Ярославна»; 28 - ДК «Современник»; 29 - СК «Ермак»; 30 - 211-й квартал; 31 - Магазин «Универсам»;
32 - Магистральный Fig. 2. The daily diagram of passenger traffic distribution by stopping points: 1 - Railway Station; 2 - Moscow Highway (Lenin str.); 3 - DSK (Trading Center); 4 - Housing Services and Utilities; 5 - Bus Station (Kirov str.); 6 - 100th Box; 7 - Central Market; 8 - Technical College; 9 - Museum of Clocks; 10 - Garment Factory; 11 - Angara; 12 - 95 Quarter; 13 - 29th Microdistrict; 14 - Studencheskaya; 15 - Communication Hub; 16 - DOSAAF; 17 - 13th Microdistrict; 18 - "Elegant" Shop;
19 - "Angarskiy" Shop; 20 - SibAtom; 21 - 10th Microdistrict; 22 - "Zarya" Shop; 23 - "Imperial" Trading House; 24 - Angarsk Emergency Hospital; 25 - 32th Microdistrict; 26 - 33th Microdistrict; 27 - "Yaroslavna" Shop; 28 - "Sovremennik" Leisure Center ; 29 - "Ermak" Sport Complex; 30 - 211 Quarter; 31 - "Universam"
Department Store; 32 - Magistralnyi
Oc'A -T-t Ifcirwil », - cpwu
1 г ) < « 1 « 1 •а 11 ч 13 14 if '6 '7 ii 11 21 M 22 23 1 24 1 Й ! 7* i 27 1 21 2» Я SI 12
* ! ■ 1 ! 1 о 1 Г 1 я 17. i Э 1 i s i ! 4 4 4 1 4 ] 7 3 2 T 7 7 IX
г I 11 '< 1 7 1 » f 1 4 4 4 ! 1 7 г 2 2 1 1 i 1 1 110
! I •О И •4 71 И •с Г 4 S t S 4 4 4 3 3 1 ] ! 1 ! 2 3 I 2 193
1 « H Ö я ч I1 4 4 ! i 1 4 4 X 3 ; i 2 i 2 1«
S 3 8 Г Г t ! t S 4 4 ] 2 г 3 2 ! 1 ! ; Г 2 H
1 0 !) я 13 ( i 1 1 < ( 4 3 < 3 3 3 1 2 ! 2 г 2 1«
7 ! 15 Л 11 i i ! I ! i ! 3 4 3 4 3 3 2 г 7 2 1зе
1 0 а i! 1 » 1 1 1 ( S 3 4 3 4 3 3 2 2 г г 2 i»
! : JS 1 S 1Л 12] и i • ! 4 i 4 4 4 3 3 : 3 !62
te II ¡1 1S » 22 и 1! 14 11 6 » 7 < ( 4 4 4 340
11 : i 12 11 11 ! ! 4 S 4 S 4 4 3 3 2 7 3 110
Ii 1 V* 11 12 1 1 4 t 4 4 S 4 1 ! 2 г ) 107
и a а !1 и 14 11 5 ! 6 Г S 4 4 3 i 4 167
1< i 31 14 15 11 1 6 7 i i 4 4 3 i 4 147
15 I » 1i S 17 8 Э ! ; S ! 4 4 4 IB
1» : S3 17 * 1) S 1 i 7 S ( 4 4 i «5
11 : 2ï 4 15 5 tt i i i ! 4 4 5 m
11 1 11 !» 11 •3 V 1 l 1 i i 1 130
1? t II 5 tl 3 7 S i 4 i 5 54
20 1 ■4 33 a 14 1 1 ( U 1 1 1»
21 0 3S 21 IS i i 7 14 Г ! 137
2? 0 12 12 1 7 1 1! ( 2 17
г? 3 •! 11 ; J ! 3 H
г« I 14 1) t ii 10 13 11»
л ! • 7 i 13 71
» il 1 I 11 71
27 i S 1 ( 12 Л
Я : 11 f < 21
Я 1 ( 11 47
11 21 44
?1 [ 74 a
эг 1 0
br cywil TVTIttiu* « 1 Я M « SI И л ю II и № i» IM 1» i» 1» * «1 115 1K 1И 143 IV H » m 321 112 Hi газ mt
Рис. 3. Восстановленная матрица корреспонденции Fig. 3. Reconstructed trip distribution matrix
Исходная и рассчитанная матрицы корреспонденций преобразовывались в вектор - столбцы, которые сравнивались с использованием среднеквадратической ошибки RMSE:
видно, что количество пассажиров, перевезенных за период наблюдения Т, равнозначно количеству выполненных за это время маршрутных поездок, следовательно:
RMSE =
2( xi - У()
i=1
(1)
n -1
где х/ - исходные значения матрицы; у/ - рассчитанные значения матрицы, полученные с помощью модели; / - порядковый номер наблюдения; п - количество наблюдений.
По результатам эксперимента была получена следующая оценка - среднеквад-ратическая ошибка, равная 2,45. Это позволяет сделать вывод о том, что крупномасштабный алгоритм подходит для решения рассматриваемой задачи.
В результате аналитической обработки данных возможно получить пространственные и временные характеристики пассажиропотоков как на отдельных маршрутах, так и на маршрутной сети в целом, в том числе и такие основные показатели транспортной работы, как [1, 2]:
- объем пассажироперевозок, А, пасс./рейс;
- объем транспортной работы (пас-сажирооборот), 0, пасс./ч, пасс./сут., пасс./год;
- протяженность маршрута, км;
- среднюю длину поездки, ¿ер, км;
- коэффициент неравномерности распределения пассажиропотоков по длине маршрутов, кд,
- коэффициент неравномерности распределения пассажиропотоков по времени, р.
Ниже приведем расчет некоторых показателей маршрута № 3.
Объемом пассажироперевозок А называют количество пассажиров, перевезенных на маршруте, участке сети, на всей сети рассматриваемого вида городского пассажирского транспорта или на всех сетях ГПТ за единицу времени (сутки). Оче-
A = 2у = ^^ = 215' пасс./рейс. (2)
В обозначении Ау первый из индексов будем считать индексом пункта отправления, второй у- индексом пункта прибытия. Соответственно под Ау будем понимать количество поездок из / в у за период наблюдения Т. Количество корреспонденции Ау из / в у равно количеству посадок, совершенных в пункте / на направление у, или высадок в пункте у с направления ¡.
Объемом транспортной работы, или пассажирооборотом, (пасс.-км/рейс) называют количество освоенных транспортом на маршруте, участке сети, на всей сети рассматриваемого вида ГПТ или на всех сетях ГПТ за единицу времени (сутки) пас-сажирокилометров или, иначе говоря, сумму длин всех пассажирокорреспонденций (поездок) за рассматриваемую единицу времени. Если - расстояние пассажирской корреспонденции Ау по транспортной сети, то:
Q =
x,Aijlij 3647-16,36 (3)
= 2 =-= 3510 пасс.-км/реис.
2 T 17
Весьма важной характеристикой перевозок является также средняя длина поездки ир, которую можно определить как
= 2 = = о, 962 км. (4)
с
A 3647
Из выражения (4) следует, что средняя длина поездок оказывает прямое влияние на показатели работы предприятий ГПТ: при том же объеме пассажироперевозок А и разной средней длине поездок ир объем транспортной работы предприятия (пассажирооборот) может быть существе н-
n
ij
но различным. Основные факторы, определяющие среднюю длину пассажиропо-ездки, - территориальные размеры города, трассировка транспортной сети, маршрутная система и планировочная структура города, то есть взаимное размещение в нем жилых зон, промышленных районов (мест приложения труда) и культурно-бытовых центров. Средняя длина поездки растет с увеличением территориальных размеров города, поэтому в крупных городах, особенно при удлиненной планировке, она больше, чем в небольших. Повышает среднюю длину поездки неудачная трассировка транспортной сети и неправильный выбор маршрутной системы.
При смешанной планировке города, когда промышленные районы и культурно-бытовые центры равномерно распределены между жилыми районами, средняя длина поездки существенно меньше, чем в случае вынесения промышленных зон за пределы города, например, по санитарно-гигиеническим соображениям. В последнем случае при той же численности населения города будут больше и объем пассажиро-перевозок А, и объем транспортной работы О за счет увеличения доли населения, вынужденного пользоваться транспортом, в то время как в городах со смешанной планировкой значительная доля передвижений будет осуществляться пешком. Несмотря на меньший объем пассажироперевозок экономические показатели работы предприятий ГПТ в городах со смешанной планировкой могут быть существенно выше, чем в городах с выделенными промышленными зонами в связи с уменьшением удельной доли транспортной работы, приходящейся на одного пассажира.
Степень неравномерности распределения пассажиропотоков по длине маршрутов характеризуется коэффициентом неравномерности, определяемым по формуле
кд = Qmax = 240 = 2,11,
Q
114
(5)
наиболее загруженного перегона; О - средневзвешенный пассажиропоток на маршруте.
Отметим, что величина коэффициента неравномерности распределения по длине колеблется в широких пределах (например, обследования, проведенные в СССР, показали, что значения кд по городам составляют от 1,13 до 2,3, среднее значение - 1,54).
Часовая неравномерность наблюдается в целом по городу и по отдельным направлениям и маршрутам. Она характеризуется коэффициентом часового максимума:
Р =
450 „ „ Л - max --= 2,10,
A
215
(6)
где Отах - пассажиропоток в сечении
где Атах - число пассажиров, перевозимых в час максимума; Ач - число пассажиров, перевозимых в среднем за 1 ч суточной работы транспорта.
Данные о размерах перевозок по часам суток используются при составлении расписания выпуска подвижного состава на маршруты, расписания движения на маршрутах, установления режима работы поездных бригад, предприятий и учреждений города.
Значения коэффициента неравномерности для крупных городов России находятся в пределах: по часам суток кн = 1,5-2,0; по дням недели кн = 1,1-1,25.
Колебание пассажиропотоков на маршрутах по времени наблюдается во всех городах и почти на всех маршрутах. Расчетным периодом, по которому проектируют транспортную систему города, является час пик. Обычно этот период с максимумом перевозок выражается в процентах к среднесуточным перевозкам. По данным обследования в городах, процент перевозок в час пик составляет в среднем 714% суточных. При этом на отдельных маршрутах городов процент перевозок может быть большим или меньшим.
Результаты обследований пассажиропотоков используют как для улучшения организации перевозок пассажиров на дей-
ствующих маршрутах, так и для реорганизации транспортной сети в целом [4].
По материалам обследований можно установить основные технико-эксплуатационные показатели работы автобусов: объем перевозок, пассажирообо-рот, среднюю дальность поездки пассажиров, наполнение автобусов и их число на маршрутах, время рейса и число смен работы, скорость, интервалы и частоту движения, пробег за время наряда. Эти данные служат основанием для совершен-
ствования как системы маршрутов в целом, так и организации движения и работы автобусов по каждому конкретному маршруту.
Таким образом, в данной статье дана оценка межостановочной матрицы кор-респонденций, полученной путем обработки данных с детекторов входа/выхода, что является важной и актуальной задачей для оперативного управления и транспортного планирования.
Статья поступила 31.03.2016 г.
Библиографический список
1. Лебедева О.А., Михайлов А.Ю. Основные показатели оценки точности измерений пассажиропотока с применением детекторов входа/выхода // Вестник ИрГТУ. 2012. № 8 (67). С. 115-118.
2. Лебедева О.А. Расчет основных характеристик маршрута на основе межостановочной матрицы // Вестник ИрГТУ. 2012. № 9 (68). С. 145-148.
3. Лебедева О.А., Михайлов А.Ю. Сравнительный анализ методов оценки межостановочной матрицы
корреспонденций // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. 2013. № 4 (40). С. 85-88.
4. Лебедева О.А. Совершенствование методов мониторинга пассажиропотоков на маршрутах городского пассажирского транспорта общего пользования: дис. ... канд. техн. наук; 05.22.10. Иркутск, 2014. 172 с.
References
1. Lebedeva O.A., Mikhailov A.Iu. Osnovnye pokazateli otsenki tochnosti izmerenii passa-zhiropotoka s prime-neniem detektorov vkhoda/vykhoda [Basic estimation indicators of passenger traffic accuracy measurements using input/output detectors]. Vestnik IrGTU - Proceedings of Irkutsk State Technical University, 2012, no. 8 (67), pp. 115-118.
2. Lebedeva O.A. Raschet osnovnykh kharakteristik marshruta na osnove mezhostanovochnoi matritsy [Main route characteristics calculation based on an interstop matrix]. Vestnik IrGTU - Proceedings of Irkutsk State Technical University, 2012, no. 9 (68), pp. 145-148.
3. Lebedeva O.A., Mikhailov A.Iu. Sravnitel'nyi analiz
metodov otsenki mezhostanovochnoi matritsy korre-spondentsii [Comparative analysis of inter-stop trip distribution matrix assessment methods]. Sovremennye tekhnologii. Sistemnyi analiz. Modelirovanie - Modern technologies. System analysis. Modeling, 2013, no. 4 (40), pp. 85-88.
4. Lebedeva O.A. Sovershenstvovanie metodov monitoringa passazhiropotokov na marshru-takh gorodskogo passazhirskogo transporta obshchego pol'zovaniia. Diss. kand. tekhn. nauk [Improvement of passenger traffic monitoring methods on the routes of urban public transport. Candidate's dissertation in Engineering sciences]. Irkutsk, 2014. 172 p.
