CC BY
111
УДК 519.6: 656.13: 537.8
РАЗРАБОТКА И ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДИКИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ АВТОМОБИЛЬНОЙ ТРАНСПОРТНОЙ
СИСТЕМЫ
В. А. Пышный
Охарактеризована созданная методика прогнозирования эффективности функционирования автомобильной транспортной системы. Описано формирование критериев оценки эффективности функционирования транспортной системы. Проанализированы полученные экспериментальные данные с целью использования созданной методики.
Ключевые слова: автомобильная транспортная система, транспортный поток, загрузка транспортной сети, эффективность функционирования АТС.
Автомобильные транспортные системы (АТС), их развитость и значимость для мировой экономики в целом можно сравнить с кровеносной системой человека, от качества ее функционирования зависит удовлетворение потребности как отдельных индивидуумов, так и народного хозяйства государства. В связи с этим возникает вопрос оценки эффективности работы АТС. Для того чтобы оценивать эффективность работы транспортной системы, необходимо учитывать большое количество эффектов, таких, как всесторонний эффект для народного хозяйства, выделяя взаимосвязь экономической, социальной и экологической результативности.
Эффективность транспортной системы следует формировать, как указывает А.Э Горев [1], на двух уровнях с участием трех субъектов: транспортной системы, потребителя ее услуг и государственных органов.
В соответствии с таким подходом в основу обеспечения эффективности закладывается максимально возможное сглаживание противоречий между субъектом транспортной системы и двумя другими субъектами.
Для оценки эффективности функционирования транспортной системы необходимо ввести критерий эффективности - правило, которое будет позволять сопоставлять предложенные модели инфраструктуры транспортной системы, характеризующиеся различными параметрами, описывающими работы систем, и осуществлять направленный выбор модели из множества допустимых.
Горев А.Э. в своей работе [1] выделяет три концепции, на основании которых возможно сделать решение об эффективности системы:
пригодности - подразумевает, что система эффективна, если выбранный показатель эффективности принимает значение не ниже некото-
рого приемлемого уровня: П(а) > Птр. При этой концепции все решения делятся на две группы: приемлемые и неприемлемые, что не позволяет выбрать наилучшую модель;
оптимальности - считается лучшим решение, которое обеспечивает максимальный эффект. В общем случае оптимальная модель может дать максимальный эффект, обеспечивающийся несколькими равноценными показателями системы. Оптимальную модель можно использовать в стабильных условиях работы системы, что не характерно для транспортных систем. В этом случае для принятия оптимального решения необходимо фиксировать все внутренние и внешние факторы, что не позволяет учесть текущую информацию;
адаптации - предполагает возможность оперативного реагирования в ходе работы системы на поступающую текущую информацию об изменении условий работы. Суть концепции адаптации заключается в изменении модели на основе не только априорной, но и текущей и прогнозной информации для достижения или сохранения определенного состояния системы при изменяющемся комплексе условий работы системы.
Сокращение затрат времени на передвижение возможно рассчитывать по различным методикам. Сафронов Э.А. предлагает в своей работе [2], учитывать, что это сокращение условно, так как на самом деле происходит рост транспортной (социальной) активности населения, тем не менее определять этот эффект правомерно.
Основываясь на рекомендациях по расчету экономической эффективности капитальных вложений в дорожном строительстве [3], можно предложить учитывать сокращение времени как положительный с точки зрения народного хозяйства фактор при оценке экономической эффективности и определять как время, проводимое людьми в поездке, и затраты времени на транспортировку грузов можно рассматривать как потери, величина которых будет обозначаться как затраты времени.
Для оценки затрат времени возможно использовать допущение, что затраты времени - исключительно потери, связанные с затратами времени людей, выраженные в денежной форме, это позволяет определить данные об экономической эффективности работы транспортной системы.
Среди основных показателей работы транспортных систем можно выделить объемы совершаемой транспортной работы и временные затраты всех участников движения в транспортной системе. Чтобы расценивать эффективность работы транспортной системы, возможно использовать концепции пригодности и эффективности, осуществив по указанным показателям выбор приемлемых, а затем и наиболее эффективных моделей. С этой целью был проведен ряд экспериментов, основанный на данных, полученных из Генерального плана развития г. Тулы. По данному проекту предполагается создание 400 км магистральных, внутрирайонных улиц и шоссе. Для оценки эффективности введения в эксплуатацию тех или иных
участков УДС осуществляется подбор конкретных участков, подготавливаются варианты различного их сочетания и рассчитываются оценочные затраты на строительство.
Варианты модифицированных сетевых моделей разрабатываются на основе базовой модели улично-дорожной сети (УДС), созданной автором [4].
По каждому варианту рассчитаны следующие показатели эксперимента:
общая транспортная работа (авт^км);
затраты времени (час) - суммарные затраты времени всех участников движения в транспортной системе на перемещение;
инвестиции (млн руб.) - затраты на строительство и реконструкцию участков УДС;
стоимость эксплуатации (млн руб.) - годовые суммарные затраты всех участников движения на эксплуатацию транспорта;
усредненные данные по скорости (км/ч), временным затратам (час) , длина перемещений (км).
На основании полученных данных осуществляется выбор варианта, критериями для которого являются:
1) оптимальное количество инвестиционных вложений (при каком объеме инвестиций будет минимальная транспортная работа и минимальные транспортные затраты).
2) окупаемость инвестиционных вложений.
3) показатели движения ТС (скорость, время, расстояние).
Для иллюстрации выбора по 1-му критерию по полученным в результате многовариантного вычислительного эксперимента данным (зависимостям инвестиций от транспортной работы и временных затрат) построена линия регрессии (рис. 1).
0 ю (б о.
к (б
1
I.
о
х
л
.
500000 490000 480000 470000 460000 450000 440000 430000
♦♦♦
0
500
1000
1500
2000
Инвестиции, млн. руб.
Рис. 1. Линия регрессии
25
Окупаемость (2-й критерий) будет определяться как разница между полученной экономической эффективностью (разница между базовой моделью УДС и модифицированными моделями по стоимости эксплуатации) и соответствующими вложенными в транспортную систему инвестициями.
Оценка по 3-му критерию будет осуществляться из анализа средних показателей движения ТС в транспортной системе (рис. 2).
Рис. 2. Средние значения временных затрат, скорости и расстояния
По каждому из критериев могут быть выбраны наиболее эффективные модели транспортной системы.
Заключительным этапом оценки эффективности по методике предлагается рассматривать АТС как динамическую систему, поскольку она состоит из значительного количества участвующих в её работе элементов, коллективное действие которых может приводить к возникновению различных структур, имеющих пространственный и/или временной характер. В нелинейной динамике, синергетике эти структуры называются диссипа-тивными. Условия их возникновения связаны с открытостью и нелинейным характером связей между элементами системы.
Чтобы показать возможности использования концепции нелинейной динамики в транспортных системах, была рассмотрена модельная динамика регионального развития на примере концепции логистических систем. Модель «мировых логистических революций» представлена согласно работам Андерссона (1986) и Андерссона и Баттена (1988). Предполагается, что все флуктуации, наблюдающиеся в развитии городов, могут быть охвачены или, по крайней мере, качественно аппроксимированы системой дифференциальных уравнений с кубическими нелинейностями [5]:
Ф = _т
Ж
V ^
---гу _ X
3 У У
- «быстрое уравнение»;
dx 1
— = _Т у - «медленное уравнение», dt
где г - управляющий параметр; Т - коэффициент, имеющий смысл скорости установления (адаптации). Переменная у может быть интерпретирована, например, как емкость города в отношении товаропроизводства, а х -как его доступность для транспорта и связи. Данная система представляет собой модификацию известного уравнения Ван дер Поля.
На основе описанной выше модели, модернизируя уравнения системы, используем динамическую систему, которая описывает макроскопическую динамику транспортных процессов [6, 7]. Переменными этой системы являются: х - количество выполненной транспортной работы, т-км; у - суммарные потери времени при выполнении работы х, час; г - инвестиции, направленные в инфраструктуру транспортной системы, руб. Сама система имеет вид
dx <^у
— = к^ _ к2 у _ кз; — = к 4 х _ £5 г; dt dt
dz
— = £б( г _ £7 х) г + £8 у( у _ + £9 х( у _ dt
Данная модель может служить инструментом для оценки состояния реальной системы и принятия решения при управлении транспортными макросистемами. Возможно рассмотреть любой из экспериментально рас-
считанных вариантов. Результаты анализа могут быть использованы для принятия решений о сроках и величине последующего инвестирования в инфраструктуру АТС.
В соответствии с выбранными критериями оценки эффективности и проведенным экспериментом можно выделить этапы методики повышения эффективности функционирования городского транспорта и отобразить ее выполнение в виде блок-схемы (рис. 3).
Рис. 3. Блок-схема повышения эффективности функционирования городских АТС на основе выявленных закономерностей влияния развития инфраструктуры УДС и с применением динамических
прогнозирующих моделей
Этапы методики повышения эффективности:
1) подготовка исходных данных для моделирования;
2) проектирование графа УДС городской агломерации и разделение агломерации на условные транспортные районы;
3) подготовка матрицы корреспонденций. Возможно использовать разные подходы для ее создания: если нет возможности получить точные данные о местах проживания и приложения труда населения, подготавливается информация о общих объемах отправления и прибытия населения в транспортные районы и рассчитывается по гравитационной модели. Матрицы межрайонных расстояний и межрайонных дальностей обобщенных цен подготавливаются автоматически с помощью блока математических вычислений программы «ТгаиБий»;
4) решение задачи загрузки УДС;
5) калибровка модели УДС для оценки точности полученных результатов, проводится с помощью натурных обследований интенсивности автомобильного потока и с помощью технических средств (видеокамер и т.д.);
6) повторное решение задачи загрузки УДС. При необходимости производится нужное количество раз с повторением 5-го этапа для достижения точности 80 % совпадения результатов с наблюдаемыми потоками;
7) подготовка исходных данных для осуществления развития транспортной инфраструктуры (например, с помощью реализации решений генерального плана развития города). Необходимо создание большого количества вариантов развития УДС - не менее 30, чтобы рассмотреть все возможные комбинации решений;
8) создание для каждого варианта модели УДС на основе откалиб-рованной модели;
9) решение задачи загрузки УДС для каждого варианта. Получение характеристик параметров транспортных процессов;
10) расчет капитальных вложений для каждого варианта развития
УДС;
11) определение закономерности влияния капитальных вложений (инвестиций) на АТС и характеристики транспортных процессов;
12) расчет экономических затрат эксплуатации автомобильного транспорта для данной АТС;
13) анализ нелинейной динамической модели развития АТС;
14) выбор оптимального варианта реализации ГП. Выбор возможно осуществлять по различным критериям, например, при вложении определенного фиксированного количества средств, сокращение величины транспортных задержек на 5 %.
Список литературы
1. Горев А.Э. Основы теории транспортных систем: учеб. пособие. СПб.: СПбГАСУ, 2010. 214 с.
2. Сафронов Э.А. Транспортные системы городов и регионов: учеб. пособие для вузов. М., 2005.
3. АВТ Р-107 Рекомендации по расчету экономической эффективности капитальных вложений в дорожном строительстве.
4. Агуреев И.Е., Пышный В.А., Швецов В.И. Моделирование загрузки улично-дорожной сети г. Тулы // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. Вып. 6 Ч. 2, 2013. С.127- 139.
5. Занг В.Б. Синергетическая экономика. Время перемен в нелинейной экономической теории. М., 1999.
6. Агуреев И.Е. Богма А.Е., Пышный В. А. Динамическая модель транспортной макросистемы // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. Вып. 6. Ч. 2, 2013. С. 139 - 145.
7. Агуреев И.Е. Пышный В. А. Закономерности влияния капитальных вложений в развитие улично-дорожной сети на характеристики транспортных процессов // Мир транспорта и технологических машин.2013. №4.
Пышный Владислав Александрович, канд. техн. наук, ассист., vladislavpyshnyy@gmail. com, Россия, Тула, Тульский государственный университет
THE DEVELOPMENT AND APPLIANCE OF THE TECHNIQUE OF FORECASTING
THE EFFECTIVNESS OF CAR TRANSPORT SYSTEM'S PERFORMANCE
V.A. Pyshny
The established methods of predicting the efficiency of automotive transportation system is characterized. The formation of criteria for evaluating the performance of the transport system is described. The obtained experimental data for use established techniques were analyzed.
Key words: automobile transport system, traffic, loading of the transport network, the performance of the ATS.
Pyshny Vladislav Alexandrovich, candidate of engineering sciences, assistant, vla-dislavpyshnyy@gmail. com, Russia, Tula, Tula State University
