Эффективное прогнозирование скорости движения играет важную роль для обеспечения пассажиров информационным сервисом и функционирования систем управления транспортом. На скорость общественного транспорта влияют внешние факторы, включая интенсивность, организацию дорожного движения и техническое состояние инфраструктуры. В настоящее время применяются методы оценки времени проезда на участках транспортной сети и прибытия подвижного состава общественного транспорта на остановочные пункты посредством автоматического определения их местоположения (ГЛОНАСС) [1, 2]. Кроме того, для этой цели можно использовать простейшее устройство обнаружения транспортных средств – индукционные петли. Индукционные петли позволяют собирать информацию об интенсивности движения, которая в сочетании с известной пропускной способностью дороги, зависящей от ее параметров и программы светофорных объектов, характеризует занятость участка улично-дорожной сети.
Для оценки средней скорости и времени в пути используется динамическая информация о дорожной сети, а именно такие переменные как интенсивность, плотность транспортного потока, скорость и длина транспортных средств. Статистические данные о характеристиках транспортного потока составляют основу для исследований параметров движения общественного транспорта, а также являются отправной точкой для оценки эффективности работы системы управления дорожным движением, которая включает реализацию приоритета движения подвижного состава общественного транспорта. Для того, чтобы оценить время в пути необходимо использовать такие переменные, как интенсивность движения, пропускная способность и скорость свободного потока (формула (1)):
(1)
где Т – время в пути, Т0 – время движения в свободном потоке, Q – интенсивность транспортного потока, Ср – пропускная способность, α, β, γ – поправочные коэффициенты [2].
При оценке времени в пути и скорости общественного транспорта для моделирования принимаются данные согласно расписанию движения, либо оцениваются на основе средних временных затрат в пути в соответствии с техническим классом дороги [3]. Но этот подход не учитывает интенсивности движения и других факторов, которые могут оказать влияние на условия. Это особенно важно на этапе проектирования сети общественного транспорта, поскольку время в пути транспортных средств общественного транспорта особенно уязвимо из-за изменения интенсивности движения, поэтому моделирование на основе времени может отрицательно сказаться на качестве полученных результатов. Для построения более детальных моделей оценки среднего времени в пути общественного транспорта необходимо подробно охарактеризовать каждый участок сети как с точки зрения инфраструктуры с учетом состояния дорог, так и с точки зрения организации дорожного движения. Затем объединить их в группы со схожими характеристиками и построить функцию, позволяющую оценить среднюю скорость или время в пути. Кроме того, такие параметры, как среднее время обслуживания остановочного пункта, могут быть определены с использованием статистического распределения.
Анализ исследований по данной тематике показал, что проблема оценки скорости автомобильного транспорта, как индивидуального, так и общественного, очень актуальна для моделирования поездок, где время в пути является одним из ключевых параметров, влияющих на распределение поездок, выбор вида транспорта и маршрут движения.
