Россия
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
автоматизированная система сбора платы за проезд, матрица корреспонденций, алгоритм построения цепочек поездок, данные смарт-карт
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.
1. 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.
