Метод прогнозирования пассажиропотоков при организации высокоскоростных перевозок
Аннотация
Определение перспективного спроса на пассажирские перевозки на вновь создаваемой инфраструктуре является важнейшим при обосновании целесообразности привлечения инвестиций. Создание инструментария для оценки перспективных пассажиропотоков проектируемых линий высокоскоростных железнодорожных магистралей в России позволит оценить принимаемые стратегические решения по развитию пассажирских железнодорожных перевозок. В статье предлагается новый метод оценки спроса на пассажирские перевозки, основанный на определении качественной характеристики формируемого сообщения, с учетом гравитационного подхода.
Об авторах
С. П. Вакуленко
Российский университет транспорта (МИИТ) (РУТ МИИТ)
Россия
Россия
Сергей П. Вакуленко, канд. техн. наук, профессор, директор Института управления и цифровых технологий
Д. Ю. Роменский
Российский университет транспорта (МИИТ) (РУТ МИИТ)
Россия
Россия
Дмитрий Ю. Роменский, старший преподаватель кафедры «Управление транспортным бизнесом и интеллектуальные системы»
К. А. Калинин
Российский университет транспорта (МИИТ) (РУТ МИИТ)
Россия
Россия
Кирилл А. Калинин, ассистент кафедры «Управление транспортным бизнесом и интеллектуальные системы»
Список литературы
1. Киселев, И. П. Высокоскоростной сухопутный транспорт: состояние и перспективы // Транспорт РФ. — 2010. — № 6 (31). — С. 60–67.
2. Вакуленко, С. П. Высокоскоростная магистраль Санкт-Петербург — Москва: проблемы и перспективы / С. П. Вакуленко, А. В. Колин // Железнодорожный транспорт. — 2006. — № 6. — С. 47–51.
3. Прокофьев, М. Н. Новые железные дороги нужны России // Транспорт РФ. — 2019. — № 5 (84). — С. 38–41.
4. Butyrkin, A. Ya. Models for predicting passenger traffic in rail and air transport / A. Ya. Butyrkin, E. B. Kulikova, O. N. Madyar, E. I. Dmitrieva // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. — IOP Publishing Ltd, 2020.
5. Правдин, Н. В. Прогнозирование грузовых потоков / Н. В. Правдин, М. Л. Дыканюк, В. Я. Негрей. — М.: Транспорт, 1987. — 247 с.
6. Макарова, Е. А. Моделирование тенденций развития спроса на пассажирские перевозки в дальнем сообщении с учетом особенностей его формирования по регионам Российской Федерации / Е. А. Макарова, К. В. Суржин, С. Б. Елизаров, С. С. Морозов // Вестник ВНИИЖТ. — 2017. — Том 76. — № 1. — С. 38–44.
7. Кочнева, Д. И. Методика прогнозирования транспортного спроса в пунктах зарождения пассажиропотока на градуированной транспортной сети / Д. И. Кочнева, Д. А. Брусянин // Вестник Уральского государственного университета путей сообщения. — 2014. — № 4(24). — С. 50–58.
8. Алпысова, В. А. Моделирование и прогнозирование пассажиропотока высокоскоростной магистрали на примере поездов «Сапсан» направления Санкт-Петербург / В. А. Алпысова, Н. С. Бушуев, Д. О. Миненко // Транспорт Урала. — 2014. — № 2 (41). — С. 50–53.
9. Макарова, Е. А. Прогнозирование пассажиропотоков в дальнем сообщении на инфраструктуре ОАО «РЖД» по регионам Российской Федерации / Е. А. Макарова, К. В. Суржин, С. Б. Елизаров, С. С. Морозов // Транспорт: наука, техника, управление: науч. информ. сб. — 2017. — № 2. — С. 34–39.
10. Макарова, Е. А. Оценка научных результатов по прогнозированию региональных пассажирских транспортных потоков / Е. А. Макарова, К. В. Суржин, С. Б. Елизаров, С. С. Морозов // Бюллетень ОУС ОАО «РЖД». — 2017. — № 1. С. 23–35.
11. Lv, Y. Traffic Flow Prediction with Big Data: A Deep Learning Approach / Lv, Y., Duan, Y., Kang, W., Li, Z., Wang, F. // IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. — 2015. — Vol. 16, Issue 2. — P. 865–873.
12. Song, X. A Match-Then-Predict Method for Daily Traffic Flow Forecasting Based on Group Method of Data Handling / Song, X., Li, W., Ma, D., Wang, D., Qu, L., Wang, Y. // Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering. — 2018. — Vol. 33, Issue 11. —P. 982–998.
13. Lebedeva, O. A. Prediction of traffic flows by applying the statistical method / O. A. Lebedeva, J. O. Poltavskaya // Journal of Physics: Conference Series. — 2020.
14. Вакуленко, С. П. Прогнозирование пассажиропотоков — важнейший инструмент эффективной организации пассажирских перевозок в пригородно-городской зоне крупного транспортного узла / С. П. Вакуленко, Е. Б. Куликова, О. Н. Мадяр // Наука и техника транспорта. — 2019. — № 1. — С. 8–15.
15. Куликова, Е. Б. Многофакторная оценка возможности назначения остановки пассажирского поезда дальнего следования в пригородных зонах крупных железнодорожных узлов / Е. Б. Куликова, О. Н. Мадяр // Наука и техника транспорта. — 2018. — № 4. — С. 51–56.
16. Hu, B. Statistical analysis and predictability of inter-urban highway traffic flows: a case study in Heilongjiang Province, China / Hu, B., Ma, Y., Pei, Y., Gao, W. // Transportmetrica A: Transport Science. — 2020. — Vol. 16, Issue 3. — P. 1062–1078.
17. Liu, Y. How urban land use influences commuting flows in Wuhan, Central China: A mobile phone signaling data perspective / Liu, Y., Fang, F., Jing, Y. // Sustainable Cities and Society. — 2020. — Vol. 53.
18. Fischer, S. M. A hybrid gravity and route choice model to assess vector traffic in large-scale road networks / Fischer, S.M., Beck, M., Herborg, L.-M., Lewis, M.A. // Royal Society Open Science. — 2020. — Vol. 7, Issue 5.
19. Балашов, В. В. Модель оценки спроса на пассажирские авиаперевозки, оплачиваемые пассажирами из собственных средств / В. В. Балашов, А. В. Смирнов А. В. // Научный вестник московского государственного технического университета гражданской авиации. — 2006. — № 104. — С. 24–31.
20. ГОСТ Р 54732–2011/ISO/TS10004:2010 Менеджмент качества. Удовлетворенность потребителей. Руководящие указания по мониторингу и измерению.
21. Кулачинская, А. Ю. Информационные технологии в городском пассажирском транспорте как инструмент повышения качества услуг / А. Ю. Кулачинская // Инновационные кластеры цифровой экономики: драйверы развития. — 2018. — С. 405–411.
22. Кузьмин, А. М. Модель Кано / А. М. Кузьмин // Методы менеджмента качества. — 2007. — № 3. — С. 33.
23. Семакина, Г. А. Взаимоотношения с потребителями — основа конкурентоспособности предприятий сферы сервиса / Г. А. Семакина // Бизнес. Образование. Право. — 2015. — № 2(31). — С. 115–119.
24. Вакуленко, С. П. Тактовые графики движения поездов на участках с интенсивным пассажирским движением на примере московского железнодорожного узла / С. П. Вакуленко, Д. Ю. Роменский, А. В. Колин // Транспорт: наука, техника, управление: науч. информ сб. — 2020. — № 9. — С. 3–7.
25. Роменский, Д. Ю. Обоснование величины потребного интервала между транспортными средствами в пригородно-городских пассажирских перевозках на примере работы железнодорожных диаметров / Д. Ю. Роменский, К. А. Калинин // Вестник УрГУПС. — 2020. — № 3 (47). — С. 81–88.
Рецензия
Для цитирования:
Вакуленко С.П., Роменский Д.Ю., Калинин К.А. Метод прогнозирования пассажиропотоков при организации высокоскоростных перевозок. Транспорт Российской Федерации. Журнал о науке, практике, экономике. 2021;(1-2):34-39.
For citation:
Vakulenko S.P., Romenskii D.I., Kalinin K.A. Method of forecasting passenger flows in organisation of high-speed transportation. Transport of the Russian Federation. 2021;(1-2):34-39. (In Russ.)
Просмотров:
34
Послать статью по эл. почте 