CC BY
21
УДК 656.015
Надано методику проведення спостереження за прибуттям та видправленням транспортних засо-бiв, за результатами проведення яког було визначено закономiрностi iнтенсивностi обмту транспортних засобiв
ЗАКОНОМ1РНОСТ1 ЗМ1НИ 1НТЕНСИВНОСТ1
ОБМ1НУ ТРАНСПОРТНИХ ЗАСОБ1В НА ЕЛЕМЕНТАХ ТРАНСПОРТНО1 МЕРЕЖ1 М1СТА
О.С. Кол^й
Асистент*
Контактний тел.: 8-096-560-33-75 Електронна адреса: forgemest@rambler.ru
П.Ф. Горбачов
Кандидат техычних наук, доцент* Контактний тел.: 8-057-707-37-20 *Кафедра "Транспортних технолопй" Факультет "Транспорты системи" Харкiвський нацюнальний автомобiльно-дорожний унiверситет вул. Петровського, 25, м. Хармв, УкраТна 61002
1. Вступ
У тепершнш час спостер^аеться великий прирiст автомобiлiв особистого користування. За статистич-ними даними Укра!на посiдае одне з лiдируючих мкць по продажу нових автомобiлiв.
З урахуванням вищезазначеного, на сучасних дорогах мшта можливо спостерiгати багаточасовi затори.
Незручнiсть щiльного й штенсивного транспортного потоку (ТП) приводить до тдвищення кiлькостi дорожньо-транспортних пригод (ДТП).
Витрати, пов'язаш iз ДТП, е зовнiшнiми, тобто вони не обтяжують учасникiв дорожнього руху, а бiльша частина витрат на лжування поранених в на-слiдок ДТП, вiдшкодовуеться за рахунок сустльного сектору.
Головнi причини проблем на мшьких дорогах по-трiбно шукати у двох областях. По-перше, пропускна здатшсть вулиць, особливо у центральнш частинi мь ста, на сьогодш не вiдповiдае сучасним вимогам мега-полiса. По-друге, зi стрiмким зростом автомобШзацп
значно погiршилась транспортна культура в останш пiвтора десятилiття.
Безумовно, виршення вище згаданих проблем е на сьогодш актуальною задачею для виршення яко! потрiбен комплексний тдхщ. Одним з прiоритетних напрямкiв виршення проблем на мiських дорогах е вивчення матриць кореспонденцш транспортних по-токiв.
2. Сучасний стан питання
1нтенсившсть обмiну транспортних засобiв е характеристикою ступеню використання елементу транспортно! мережi.
Вона складаеться з юлькосп автомобiлiв, якi при-бувають до певного транспортного елементу та ввдбу-вають з нього за певний промiжок часу, тобто штенсив-нiсть з прибуття та ввдбуття.
В данiй роботi у якост елементiв транспортно! ме-режi виступають територii для зберiгання автомобШв
[1], яю под^яються на кiлька титв за тривалiстю зна-ходження на них автомобШв:
1.Автостоянки для постшного зберiгання. Автомо-бiлi зберiгаються бшя житлових будинкiв та у спещ-ально вiдведених мiсцях тривалiстю б^ьше 1 доби.
2.Автостоянки велико! тривалоси зберiгання. Автомобiлi зберiгаються бiля тдприемств, установ i мiських комплексiв для розмщення автомобiлiв, що належать робиникам, службовцям i вiдвiдувачам, тривалiстю б^ьше 8 год.
3.Автостоянки середньо! тривалоси зберiгання. Автомобiлi зберiгаються бiля будинюв i споруджень, що перiодично збирають великi маси людей на перюд 2-4 год.
4.Автостоянки короткочасно! тривалоси збер^ан-ня. Автомобiлi зберiгаються бшя узбiччя дороги три-валiстю до 2 год.
Автостоянки для постшного збертння та зберь гання велико'! тривалосп розташовуються на окремих дшянках (у дворi житлових будинкiв, тдприемств, установ i заводiв), цi дшянки не мають значного впли-ву на проблеми, пов'язаш з дорожтм рухом. Проблеми виникають у раз^ коли цих автостоянок недостатньо.
Шдвищення рiвня автомобiлiзацii в мiстi супро-воджуеться зниженням щiльностi постiйного населен-ня мiста [2].
Це пов'язано з тим, що зараз спостер^аеться тенден-цiя перетворення центрально! частини мкта з житло-вого призначення в торгово-дшовий центр, все частше будинки орендуються пiд магазини i офки, тому най-бiльшi проблеми оргашзацп дорожнього руху (ОДР) виникають в центрi мiста, де територiальна частка незначна, а транспортнi потоки велию. Враховуючи вищенаведене, для дослщжень, що проводяться, най-бiльш важливими е автостоянки середньо! тривалосп збертння 2-4 год. та автостоянки короткочасно! три-валостi зберiгання до 2 год.
Осюльки цi два види автостоянок переважають в центральнiй частиш мiста, то вони потребують специ-фiчних пiдходiв до !х вивчення. Один з таких пiдходiв запропоновано у робоп [3]. В данш роботi розгля-даеться розрахунок об'емiв транспортних потокiв в транспортних районах мшта. В розрахунках робиться спроба ввдобразити елементарнi стохастичнi зв'язки. Крiм того, через контрольнi суми в розрахунки вклю-чаються рiзнi фактичш залежностi руху транспортних потокiв.
З метою уникнення систематичних помилок ство-рення розподшу транспортних потокiв в робоп [3] запропоновано функщю оцiнки EVA, це означае «Ство-рення - Розподiл - Роздшення». Ця функцiя наочно розкриваеться на основi опису вiдповiдних еластич-ностей. Еластичшсть показуе "чутливкть" учасникiв транспортного руху до змши витрат на перемщення. Функцii EVA у порiвняннi з iншими альтернативами функцiями ощнки можуть краще враховувати людсь-кий фактор.
3. Мета та задачi роботи
Метою дано! роботи е визначення закономiрностi змши штенсивност обмiну транспортних засобiв на окремих елементах транспортно! мережi мiста.
Об'ектом дослiдження е процес короткочасного паркування автомобШв в центральнш частинi мiста Харкова.
Задачi роботи:
1. Класифжащя територiй для паркування автомо-бiлiв за способом збер^ання.
2. Розробка методики отримання фактично! штен-сивностi обмiну транспортних засобiв на елементах транспортно! мережi мкта по вiдправленню та при-буттю.
3. Проведення та обробка натурних спостережень за обмшом транспортних засобiв по вщправленню та прибуттю.
4. Аналiз результапв спостережень за допомогою методiв математично! статистики та визначення кну-ючих закономiрностей.
4. Вирiшення задачi
Для виршення поставлено! мети було запропоновано класифжащю автостоянок за способом збертн-ня, якi можливо под^ити на:
- органiзованi автостоянки, де автомобШ збе-рiгаються на спещально вiдведених мiсцях i за!жджа-ють та ви!жджають через певний контрольний пункт;
- неоргашзоваш автостоянки де автомоб^ зберiгаються бiля обочин на про!жджш частинi дороги або в шших мiсцях.
З точки зору поставлено! задачi вiдмiннiсть цих двох способiв зберiгання полягае у можливих способах отримання вихщно! шформацп. В першому випадку обстеження проводяться документально, а у другому використовуеться натурне спостереження.
Для проведення обстеження штенсивноси об-мiну транспортних засобiв необхiдно розробити методику для безперервного спостереження за пар-куванням автомоб^в на протязi часу найбiльшо! концентрацп автомобiлiв, тобто протягом трудового дня. Безумовно, як що для проведення хронометражу залучати людей (спостерiгачiв), ця задача стае досить важкою.
Це пов'язано з тим, що для обстеження потрiбно ор-гашзовувати змши, а також практична неможливкть проведення спостереження при несприятливих по-годних умовах, тому було прийнято ршення, заметь спостерiгачiв встановити вiдео спостереження. Це дозволило з мтмальними витратами ресурив провести спостереження.
Ще одною перевагою цього методу спостереження е те, що вщео матерiал можливо обробляти багато разiв з рiзною постановою задачi та зробити пере-вiрку якостi обробленого матерiалу. Вiдзнятi вщео матерiали е офiцiйним пiдтвердження проведеного обстеження.
Ввдео спостереження було проведено з 800 до 1900 на д^янщ дороги вул. Пушкiнською мiж вул. Маршала Бажанова та вул. Дарвша 23.11.07р.
Дшянка на вул. Пушкшськш була обрана не випад-ково, так як вул. Пушкшська е одною з складних ву-лиць з точки зору ОДР, яка знаходиться в центральнш частиш мкта.
Шсля обробки вщзнятого матерiалу була одержана шформащя про кiлькiсть автомобШв, що прибувають
Восточно-Европейский журнал передовым технологий
до автостоянки та в1д 1жджають в1д не1 у двох напрям-ках з штервалом п'ять хвилин та юлькост автомобь л1в, що перебувають на нш у тому ж штерваль Для стислого представлення одержану шформащю було згруповано по двогодинних штервалах, результати наведено в таблиц 1.
Для виршення задач1 знаходження впливу фактора (фактор1в) на прибуття до транспортного елементу (автостоянки) i вщправлення з нього автомоб1л1в можливо використати дисперсiйний аналiз.
Для проведення дисперсшного аналiзу загальна вибiрка п'ятихвилинних iнтервалiв була подiлена на групи за фактором часу, а саме ранковий (800 - 1200), денний (1200 - 1600) та вечiрнiй (1600 - 1900) (рисунок 1). Дисперсшний аналiз проводився за допомогою програмного продукту Microsoft Office в пакеи Excel. За результатами аналiзу було отри-мано, F = 0,68 при критичному значенш 2,08, тобто гшотеза про рiвнiсть математичних очiкувань не вiдхиляeться, осюльки вплив фактора у всiх вибiр-ках однаковий.
Бiльш того, в нашому випадку F < 1, а це означав, що розходження мiж вибiрками менше розходжень у серединi вибiрок, тобто вплив фактора в менш значущим, нiж вплив "залишкових" факторiв, тому гiпотеза про рiвнiсть математичних очжувань при-ймавться без перевiрки [4].
Вiдсутнiсть залежностi прибуття та вщправлення автомобiлiв вiдносно до фактору часу обумовлено тим, що процес накопичення автомобШв на автосто-янщ займав малий промiжок часу, тобто автомобШ заповнюють автостоянку в ранковий час за короткий термiн, а на протязi доби вiдбувавться незначне коли-вання в '¿х кiлькостi.
З огляду на це можливо вважати прибуття та вщ-правлення автомобШв з транспортного елемента за випадкову величину, вид розподшу якоï можливо визначити за допомогою методiв математичноï статистики.
Таблиця 1
Кшьмсть автомобiлiв по годинам доби
1нтервал часу вул. Пушкшська
До центру Вщ центру
Початок чення Прибуло Вщпра-вилось Прибуло Вщпра-вилось
8:00 9:00 20 10 14 9
9:00 10:00 14 13 7 4
10:00 11:00 16 17 2 2
11:00 12:00 15 15 10 11
12:00 13:00 11 12 6 5
13:00 14:00 14 14 7 7
14:00 15:00 9 11 7 8
15:00 16:00 12 7 8 8
16:00 17:00 7 10 7 9
17:00 18:00 13 16 7 5
18:00 19:00 11 6 2 4
19:00 20:00 0 4 0 1
Рисунок 1. Розподт прибуття та вщ'Тзду автомобт1в по годинам доби
Аналiз проводився по даним п'ятихвилинних ш-тервалiв за допомогою програми STATISTICA. За результатами аналiзу можливо стверджувати, що випад-кова величина прибуття автомобШв до транспортного елемента та вщправлення з нього розподiляеться за Пуассошвським законом розподiлу (дивись рисунки 2, 3).
Variable: Прибуття, Distribution: Poisson, Lambda = 1,05970 Chi-Square test = 7,39555, df = 4, p = 0,11640
S 30
? 25
_______
_______ -..-J________________
----- ___________!________________
----- ___________i________________
----- 1 1
=|
12 3 4
Category (upper limits)
Рисунок 2. Закон розподту випадково'| величини прибуття автомобiлiв до транспортного елементу
Variable: Вщправлення, Distribution: Poisson, Lambda = 1,00746 Chi-Square test = 1,27706, df = 4, p = 0,86526
2 3
Category (upper limits)
Рисунок 3. Закон розподту випадково'| величини вщправлення автомоб^в вщ транспортного елемента
-1
0
5
6
0
-1
0
4
5
6
5. Висновки
Метод вщеоспостереження дозволяе проводити обстеження штенсивносп обмшу транспортних засобiв з мiнiмальними витратами ресурав, як матерiальних так i людських. Багаторазова обробка вiдеоматерiала дозволяе досягти високо! точностi результатiв.
За допомогою дисперсiйного аналiзу було визначе-но, що процес короткочасного паркування автомобШв не залежить ввд годин доби, протягом перюду обстеження з 800 до 1900. Це пояснюеться тим, що процес накопичення автомобШв на узбiччi займае малий про-мiжок часу, а ступiнь заповнення мшць паркування мае незначнi коливання на протязi перiоду обстеження.
По одержаним сукупностям юлькост прибуваючих та ввд'!жджаючих автомобiлiв, було визначено, що вони добре описуються законом розподшу Пуассона, але розходження у параметрi закону \ для прибуття та вщ-правлення автомобiлiв (1,0597 та 1,00746) викликають необхвдшсть додаткових дослщжень цих процесiв.
■О Q
Предложена математическая и компьютерная модель многоуровневого ДПФ. Проведено имитационное моделирование процесса вычисления многоуровневого ДПФ, позволившее выяснить закономерность точности вычисления ДПФ в зависимости от числа уровней многоуровневого ДПФ
■Q О
1. Введение
Роль анализа Фурье в прикладной математике и в технических науках очень важна. Наш интерес лежит в использовании дискретного преобразования Фурье (ДПФ) в технических науках, в частности в цифровой обработке сигналов в системах управления. Винеров-ская теория предсказания и управления показывает, что оптимальный фильтр или система контроля могут быть рассчитаны при условии, что известны спектры, характеризующие сигнал и шум в системе. Особый
Лиература
1. Лобанов Е.М. Транспортное планирование городов. Учебное издание. "Транспорт " 1990. - 236с.
2. Осетрш М.М., Стельмах О.В. Особливост автомобшза-цй мют Украши. // Науково - техшчний збiрник КНУ-БА. - Кшв: КНУБА. - 2000.
3. Лозе Д., Моделирование транспортного предложения и спроса на транспорт для пассажирского и служебного транспорт - обзор теории моделирования // Сборник докладов 7-й междунар. конф. «Организация и безопасность дорожного движения в крупных городах». - СПб: СПб гос. архит. - строит. ун-т. - 2006. - 170 - 186с.
4. Минько А.А. Статистический анализ в MS Excel. : Издательство дом "Вильямс" , 2004. - 448с.
УДК 681.30001.571
МНОГОУРОВНЕВОЕ ДИСКРЕТНОЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЕ
ФУРЬЕ
И.Г. Филиппенко
Доктор технических наук*
О.Е. Пенкина
Аспирант*
интерес представляет оценка этих спектров по временным рядам конечной длины. Анализ взаимных спектров используется для оценки коэффициента усиления и сдвига фазы линейной системы.
Реализация ДПФ осуществляется на универсальных и специализированных процессорах цифровой обработки сигналов (ЦОС). Основные ошибки вычисления ДПФ в ЦОС связаны с типом используемой арифметики [1]. Это: ошибка квантования, вызванная представлением входных данных временного ряда ограниченным числом битов; ошибка квантования
О.И. Филиппенко
Кандидат технических наук* *Украинская государственная академия железнодорожного
транспорта
пл. Фейербаха, 7, г. Харьков, Украина, 61050
