Модели прогнозирования спроса на поездки – ключевой инструмент анализа, используемый при планировании работы транспортной сети и развитии инфраструктурных объектов. Актуальные исследования в рамках этой тематики направлены на сокращение времени и минимизацию за-трат, связанных с разработкой модели прогнозирования спроса на поездки. В исследовании оценивается возможность восстановления точной матрицы корреспонденций на основе пере-груженной сети, в котором учитываются базовая / исходная матрицы, транспортный поток и их влияние на качество сгенерированной матрицы. Посредством оценки определен допустимый процент отклонения восстановленных транспортных потоков, необходимый для разработки статистически значимой матрицы корреспонденций.
Travel demand forecasting models are a key analysis tool used in planning the operation of the transport network and the development of infrastructure facilities. Relevant research within this topic is aimed at reducing the time and minimizing costs associated with developing a forecasting model for travel demand. The study evaluates the possibility of recovering an exact correspondence matrix based on an overloaded network, which takes into account the base / original matrix, traffic flow and their impact on the quality of the generated matrix. By means of the assessment, the admissible per-centage of deviation of the restored traffic flows, necessary for the development of a statistically significant correspondence matrix, has been determined.