<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article
PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.4 20190208//EN"
       "JATS-journalpublishing1.dtd">
<article xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" article-type="research-article" dtd-version="1.4" xml:lang="en">
 <front>
  <journal-meta>
   <journal-id journal-id-type="publisher-id">Modern Technologies and Scientific and Technological Progress</journal-id>
   <journal-title-group>
    <journal-title xml:lang="en">Modern Technologies and Scientific and Technological Progress</journal-title>
    <trans-title-group xml:lang="ru">
     <trans-title>современные технологии и научно-технический прогресс</trans-title>
    </trans-title-group>
   </journal-title-group>
   <issn publication-format="print">2686-9896</issn>
  </journal-meta>
  <article-meta>
   <article-id pub-id-type="publisher-id">122924</article-id>
   <article-id pub-id-type="doi">10.36629/2686-9896-2026-1-206-207</article-id>
   <article-categories>
    <subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="ru">
     <subject>СТРОИТЕЛЬСТВО И ТРАНСПОРТ</subject>
    </subj-group>
    <subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="en">
     <subject>CONSTRUCTION AND TRANSPORT</subject>
    </subj-group>
    <subj-group>
     <subject>СТРОИТЕЛЬСТВО И ТРАНСПОРТ</subject>
    </subj-group>
   </article-categories>
   <title-group>
    <article-title xml:lang="en">A METHOD FOR ASSESSING PASSENGER MOVEMENT TRAJECTORIES USING AUTOMATED DATA</article-title>
    <trans-title-group xml:lang="ru">
     <trans-title>МЕТОДИКА ОЦЕНКИ ТРАЕКТОРИИ ДВИЖЕНИЯ ПАССАЖИРОВ ОБЩЕСТВЕННОГО ТРАНСПОРТА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ ДАННЫХ</trans-title>
    </trans-title-group>
   </title-group>
   <contrib-group content-type="authors">
    <contrib contrib-type="author">
     <name-alternatives>
      <name xml:lang="ru">
       <surname>Лебедева</surname>
       <given-names>Ольга Анатольевна</given-names>
      </name>
      <name xml:lang="en">
       <surname>Lebedeva</surname>
       <given-names>Ol'ga Anatol'evna</given-names>
      </name>
     </name-alternatives>
     <xref ref-type="aff" rid="aff-1"/>
    </contrib>
    <contrib contrib-type="author">
     <name-alternatives>
      <name xml:lang="ru">
       <surname>Ерофеев</surname>
       <given-names>Ермак Владимирович</given-names>
      </name>
      <name xml:lang="en">
       <surname>Erofeev</surname>
       <given-names>Ermak Vladimirovich</given-names>
      </name>
     </name-alternatives>
    </contrib>
   </contrib-group>
   <aff-alternatives id="aff-1">
    <aff>
     <institution xml:lang="ru">ФГБОУ ВО &quot;Ангарский государственный технический университет&quot;</institution>
     <country>RU</country>
    </aff>
    <aff>
     <institution xml:lang="en">Federal State Funded Educational Establishment of Higher Education «Angarsk State Technical University»</institution>
     <country>RU</country>
    </aff>
   </aff-alternatives>
   <pub-date publication-format="print" date-type="pub" iso-8601-date="2026-05-15T06:03:42+03:00">
    <day>15</day>
    <month>05</month>
    <year>2026</year>
   </pub-date>
   <pub-date publication-format="electronic" date-type="pub" iso-8601-date="2026-05-15T06:03:42+03:00">
    <day>15</day>
    <month>05</month>
    <year>2026</year>
   </pub-date>
   <volume>2026</volume>
   <issue>1</issue>
   <fpage>206</fpage>
   <lpage>207</lpage>
   <history>
    <date date-type="received" iso-8601-date="2026-05-07T00:00:00+03:00">
     <day>07</day>
     <month>05</month>
     <year>2026</year>
    </date>
   </history>
   <self-uri xlink:href="https://angtu.editorum.ru/en/nauka/article/122924/view">https://angtu.editorum.ru/en/nauka/article/122924/view</self-uri>
   <abstract xml:lang="ru">
    <p>В исследовании рассматривается метод построения цепочек поездок, использующий данные автоматической системы сбора платы за проезд и общей специфики потоков общественного транспорта для определения наиболее вероятной траектории движения отдельных пассажиров</p>
   </abstract>
   <trans-abstract xml:lang="en">
    <p>The study examines a method for constructing trip chains that uses data from an automated fare col-lection system and the general specificity of public transport data flows to determine the most likely trajectory of individual passengers</p>
   </trans-abstract>
   <kwd-group xml:lang="ru">
    <kwd>автоматизированная система сбора платы за проезд</kwd>
    <kwd>матрица корреспонденций</kwd>
    <kwd>алгоритм построения цепочек поездок</kwd>
    <kwd>данные смарт-карт</kwd>
   </kwd-group>
   <kwd-group xml:lang="en">
    <kwd>automated fare collection system</kwd>
    <kwd>correspondence matrix</kwd>
    <kwd>trip chain construction algorithm</kwd>
    <kwd>smart card data</kwd>
   </kwd-group>
  </article-meta>
 </front>
 <body>
  <p>Для повышения качества обслуживания и оптимизации работы транспортных предприятий необходимо изучить особенности поведения и предпочтения пассажиров. С этой целью проводятся опросы в транспортных средствах, собираются данные о маршрутах посадки и высадки, целях поездок, а затем используются коэффициенты расширения для распространения данных опроса. С ними связаны различные ограничения, такие как стоимость, малый размер выборки, некорректность данных и другие распространенные ошибки отчетности. Автоматизированные системы сбора данных, разработанные для управления доходами, предоставляют источник информации о моделях поездок пассажиров. Такой метод имеет ряд преимуществ по сравнению с традиционными опросами, а именно: обеспечение объема выборки за более длительный период времени; предоставление информации о доле различных категорий пассажиров общественного транспорта (студентов, работающего населения, пенсионеров); хранение информации в базах данных SQL и ее эффективное использование; предоставление возможностей для анализа моделей передвижения пассажиров [1]. Системы автоматического сбора платы за проезд осуществляют накопление информации о транзакциях пассажиров в транспорте, таких как остановочный пункт посадки, дата и время транзакции, информация о маршруте. Эти данные используются для таких целей как: оценка матрицы корреспонденций на уровне остановок; определение цели поездки; моделирование выбора маршрута; прогнозирование поездок пассажиров; выявление пространственно-временных кластеров схожих моделей передвижения; оценка времени ожидания.В исследовании внимание уделяется одному из важных входных данных для анализа системы общественного транспорта, а именно потоку пассажиров между остановочными пунктами, известному как матрица корреспонденций. Для оценки требуется последовательность поездок пассажира в течение дня, зарегистрированная с помощью системы. Доступная информация, содержащаяся в данных, ограничена, и полная последовательность поездок недоступна. Это связано с типом системы сбора платы за проезд (открытая или закрытая), используемой транспортным предприятием. В закрытых транспортных системах пункт отправления и назначения известны, поскольку пассажиры прикладывают карту, как при посадке, так и при высадке, тогда как в открытых транспортных системах обычно известен пункт посадки пассажиров, поскольку пассажиры прикладывают карту только при посадке в транспортное средство, а остановочный пункт высадки остается неизвестным. Место высадки пассажиров можно определить на основе следующего места посадки, используя алгоритм построения цепочки поездок. Разработанные к настоящему времени алгоритмы построения цепочки поездок используют предположения относительно различных параметров, например, радиус буфера для определения ближайшей остановки к месту посадки, пороговое значение расстояния пешего перехода после выхода из автобуса для посадки на следующий маршрут, временной порог для различения посадки и пересадки. Эти параметры варьируются в зависимости от системы общественного транспорта и влияют на точность построения цепочек поездок, а значит, и на матрицу корреспонденций. Для ослабления влияния допущений, связанных с этими параметрами, необходима разработка надежного алгоритма построения цепочек поездок.</p>
 </body>
 <back>
  <ref-list>
   <ref id="B1">
    <label>1.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Kumar, P. A robust method for estimating transit passenger trajectories using automated data / P. Kumar, A. Khani, Q. He // Transportation Research Part C: Emerging Technologies. – Volume 95. – 2018. – p. 731-747.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Kumar, P. A robust method for estimating transit passenger trajectories using automated data / P. Kumar, A. Khani, Q. He // Transportation Research Part C: Emerging Technologies. – Volume 95. – 2018. – p. 731-747.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
  </ref-list>
 </back>
</article>
