Оценка грузовой матрицы корреспонденций с учетом данных товарно-транспортных накладных и интенсивности движения

Авторы

  • Ольга Анатольевна Лебедева Ангарский государственный технический университет
  • Валерий Ерофеевич Гозбенко Иркутский государственный университет путей сообщения, Ангарский государственный технический университет

Ключевые слова:

матрица корреспонденций, улично-дорожная сеть, транспортный поток, моделирование

Аннотация

В статье обозначена проблема оценки грузовой матрицы корреспонденций с учетом данных товарно-транспортных накладных и интенсивности движения. Большинство методов оценки матриц корреспонденций основано на сравнении расстояний между восстановленной и исходной матрицей с учетом ограничений потока. В современной практике транспортного моделирования при оценке матрицы корреспонденций грузового движения чаще всего используется два вида информации. Это данные товарно-транспортных накладных и интенсивности транспортных потоков. Матрица, полученная на основе товарно-транспортных накладных, отражает только структуру движения грузов. Из-за ошибок, имеющихся в информации, матрица может отличаться от реального варианта транспортировки товаров. Цель исследования – оценить реальную матрицу корреспонденций, учитывая данные товарно-транспортных накладных (в виде матрицы движения товаров в обследуемой зоне) как исходную (априорную) матрицу, а также данные подсчета интенсивности движения (в соответствии с ограничениями производительности). Согласно имеющейся информации о товарно-транспортных накладных и подсчетах интенсивности транспортных потоков рассмотрен вариант оценки реальной матрицы корреспонденций грузового движения с применением стохастических моделей и с учетом схем выбора маршрута. Проведен анализ возможных ошибок в источниках информации − товарно-транспортной накладной и данных интенсивности движения – с оценкой каждого варианта. Для нахождения оптимальной оценки матрицы возможно использование откалиброванной модели максимизации энтропии с составной целевой функцией. Таким образом, с использованием геоинформационной системы, калиброванных моделей распределения, а также функции энтропии становится доступна оценка матрицы корреспонденций на основе данных товарно-транспортных накладных.

Библиографические ссылки

Лебедева О.А., Крипак М.Н. Моделирование грузовых перевозок в транспортной сети // Вестник Ангарского государственного технического университета. 2016. № 10. С. 182–184.

Лебедева О.А., Антонов Д.В. Моделирование грузовых матриц корреспонденций гравитационным и энтропийным методами // Вестник Иркутского государственного технического университета. 2015. № 5 (100). С. 118–122.

Лебедева О.А., Крипак М.Н. Развитие городских грузовых систем с учетом концепции городского планирования: сборник научных трудов Ангарского государственного технического университета. 2016. Т. 1. № 1. С. 244–247.

Федотова А.С., Лебедева О.А. Степень использования пропускной способности автомобильных дорог: сборник научных трудов Ангарского государственного технического университета. 2015. Т. 1. № 1. С. 270–274.

Полтавская Ю.О. Применение геоинформационных систем для обеспечения устойчивого развития транспортной системы города // Информационные технологии в науке, управлении, социальной сфере и медицине: сборник научных трудов VI Международной научной конференции / под ред. О.Г. Берестневой, В.В. Спицына, А.И. Труфанов, Т.А. Глад-ковой. 2019. С. 164–167.

Полтавская Ю.О. Оптимизация транспортной сети на основе минимума общих затрат на доставку грузов // Вестник Ангарского государственного технического университета. 2019. № 13. С. 178–183.

Шаров М.И., Михайлов А.Ю., Дученкова А.В. Пример оценки транспортной доступности с использованием программного продукта PTV «VISUM» // Известия вузов. Инвестиции. Строительство. Недвижимость. 2013. № 1(4). С. 133–138.

Лебедева О.А. Анализ проектирования транспортных зон на основе моделирования сети // Вестник Ангарского государственного технического университета. 2019. № 13. С. 172–177.

Гозбенко В.Е., Крипак М.Н., Иванков А.Н. Совершенствование транспортно-экспедиционного обслуживания грузовладельцев. Иркутск: Изд-во ИрГУПС, 2011. 176 с.

Lebedeva O.A., Kripak M.N., Gozbenko V.E. Increasing effectiveness of the transportation network through by using the automation of a Voronoi diagram. Transportation Research Procedia. 2018. Vol. 36. 427–433.

Afandizadeh S., Yadi S.M. Hamedani Iranian Journal of Science & Technology, 2006. Vol. 30. No. B1.

Abrahamsson T. Estimation of origin-destination matrices using traffic count. international institute for applied systems, Austria. 1998.

Hensher D.A., Button K. J. Handbook of transportation modelling. Pergamon. 2000.

Moore J.E., Kim G. Evaluating system ATMIS technology via rapid estimation of network flows. Final Report, University of Southern California. 1997.

Ortuzar J.D., Willumsen L.G. Modelling transport. Third edition, John Wily & Sons. 2001.

Train K. Discrete choice methods with simulation. Cambrige University Press. 2002.

Kleinbaum D.G., Klein M. Logistic regression. Second edition, Springer. 2002.

Ben-Akiva M., Bierlaire M. Discrete choice methods and their applications to short term travel decisions. Handbook of Transportation Science, Chapter. 1999.

Papacostas C.S., Prevedouro P.D. Transportation engineering and planning. Second edition, Prentice-Hall. 2001.

Philips D.T., Garcia-Diaz A. Fundamentals of network analysis, Prentice-Hall. 1981.

Кузьмин О.В., Старков Б.А. Бинарные матрицы с арифметикой треугольника паскаля и символьные последова-тельности. Известия Иркутского государственного университета. Серия: Математика. 2016. Т. 18. С. 38-47.

Кузьмин О.В. построение обобщенных A- и В-полиномов в пространстве отображений. В сборнике: Методы дискретного анализа в теории графов и сложности. Новосибирск, 1992. С. 66-76.

Кузьмин О.В., Леонова О.В. Полиномы Тушара и их приложения. Дискретная математика. 2000. Т. 12. № 3. С. 60-71.

Burrell J.E. Multiple route assignment: a comparison of two methods. International Symposium of Traffic Equilibrium Methods, Montreal. 1974.

Dial R.B. A probabilistic multipath assignment model which obviates path enumeration. Transportation Research 9. 1975. Pp. 123–128.

Maher M. SAM – a stochastic assignment model, mathematics in transportation planning and control. Oxford University Press, 1991. Pp. 121–132.

Brenninger-Gothe M., Jurnsten K.O. Estimation of origin-destination matrices from traffic count using multi-objective programming formulation. Transportation Research. Part. B, 23B(4). 1989. Pp. 257–269.

Krishnan V., Hancock K.L. Highway freight flow assignment in Massachusetts using geographic information system. Transportation Research Record, 1998. No. 1625.

Опубликован

2021-07-25

Как цитировать

Лебедева, О. А., & Гозбенко, В. Е. (2021). Оценка грузовой матрицы корреспонденций с учетом данных товарно-транспортных накладных и интенсивности движения. Современные технологии. Системный анализ. Моделирование, (2(70), 161-170. извлечено от http://ojs.irgups.ru/index.php/stsam/article/view/172