МОДЕЛЬ ТА МЕТОД РОЗРАХУНКУ МАТРИЦЬ КОРЕСПОНДЕНЦІЙ З УРАХУВАННЯМ ЧАСОВИХ ОБМЕЖЕНЬ ДІЇ ПРОЇЗНИХ ПІЛЬГ

https://doi.org/10.33815/2313-4763.2025.1.30.187-194

Ключові слова: пасажирські перевезення, матриця кореспонденцій, маршрутні перевезення, пільговий проїзд, транспортне моделювання, пасажиропотік, часові обмеження, коефіцієнт тяжіння, громадський транспорт, динаміка поїздок, планування перевезень

Анотація

У роботі запропоновано вдосконалену модель розрахунку матриць пасажирських кореспонденцій, що враховує часові обмеження дії проїзних пільг. Актуальність дослідження зумовлена потребою адаптації транспортного планування до соціальних змін та зменшення пасажиропотоку в умовах обмеженого фінансування. Традиційні підходи не враховують вплив змін у часі дії пільг, що призводить до викривлення результатів моделювання та неефективного використання ресурсів. Запропонована модель враховує часову доступність пільг і дозволяє розраховувати коефіцієнти тяжіння між транспортними районами з урахуванням періодів платного та безкоштовного проїзду. Особливу увагу приділено аналізу динаміки поїздок осіб пільгових категорій у різні години доби, що дозволяє коректно врахувати пікові та міжпікові навантаження. Введені параметри дозволяють розраховувати частку часу, що припадає на кожен тип проїзду, та комбінувати відповідні коефіцієнти тяжіння. Таким чином, модель відображає зміну мобільності пільгових категорій пасажирів залежно від часу доби, що особливо важливо для міст із високою часткою таких пасажирів. Розроблений підхід також дає змогу оцінити потенційні зміни пасажиропотоків при коригуванні часових меж дії пільг, що може бути корисним для органів управління транспорту. У роботі розглянуто різні варіанти взаємного розташування інтервалів часу дії пільг та розрахунку відповідних вагових коефіцієнтів. Отримані результати дозволяють формувати більш точні та гнучкі матриці кореспонденцій, що враховують соціальну політику у сфері перевезень, зменшення попиту та нерівномірність навантаження на транспортну мережу. Запропонована модель може бути використана для оптимізації розкладів руху автобусів у години з підвищеним попитом серед пільгових категорій (наприклад, ранкові години для пенсіонерів), для прогнозування змін навантаження на маршрути у разі корекції політики пільгового проїзду (наприклад, скасування пільг у пікові години або введення обмежень у вихідні дні), а також для аналізу ефективності використання муніципальних субсидій на перевезення у різний час доби та дні тижня. Модель також дозволяє обґрунтувати необхідність запуску додаткових рейсів або змінити маршрути з урахуванням змін у поведінці пільгових пасажирів, що сприятиме більш збалансованому навантаженню на транспортну мережу. Вона може бути корисною при формуванні соціально орієнтованої тарифної політики, яка враховує час доби та категорії пасажирів, забезпечуючи більш раціональне використання ресурсів. Крім того, модель може бути інтегрована в наявні інформаційні системи транспортного моделювання для автоматизованого врахування пільгових факторів.

Посилання

1. Bilous, A. B., Demchuk, I. A. (2014). Analiz metodiv ta modelei rozrakhunku obsiahu pasazhyrskykh korespondentsii. Skhidno-Yevropeiskyi zhurnal peredovykh tekhnolohii. № 3(3). P. 53–57.
2. Horbachov, P. F., Liubyi, Ye. V., Kovtsur, K. H., Tsyn, S. (2024). Shchodo pytannia modeliuvannia elementiv matryts korespondentsii v ramkakh intervalnoi kontseptsii formuvannia modelei transportnoho popytu. Napriamky rozvytku tekhnolohichnykh system i lohistyky v APV. Materialy V-yi Mizhnarodnoi naukovo-praktychnoi internet-konferentsii (23 travnia 2024). Kharkiv: DBTU. P. 48–49.
3. Liubyi, Ye., Kovtsur, K., Tsyn, S. (2024). Postanovka zadachi vypadkovoho zapovnennia matrytsi pasazhyrskykh korespondentsii. Suchasni tekhnolohii v mashynobuduvanni ta transporti. № 2(23). P. 152–158.
4. Liubyi, Ye. V., Kolii, O. S. (2019). Otsinka tochnosti syntetychnykh modelei rozrakhunku pasazhyrskykh korespondentsii na prykladi malykh mist. Suchasni tekhnolohii v mashynobuduvanni ta transporti. № 1. P. 98–106.
5. Ponkratov, D. P., Faletska, H. I. (2015). Vybir pasazhyramy shliakhiv peresuvannia v mistakh : monohrafiia. Kharkiv : KhNUMH im. O. M. Beketova. 164 p.
6. Slavych, V. P., Hirik, D. O. (2019). Model optymizatsii chasu perebuvannia hromadskoho transportu na zupynkakh. Visnyk KhNTU. № 2(69). P. 187–191.
7. Slavych, V. P., Livandovskyi, V. S. (2021). Model systemy upravlinnia pishokhidnym potokom mista. Visnyk KhNTU. № 2(77). P. 47–51.
8. Slavych, V. P., Marchuk, N. V. (2023). Model vyznachennia pasazhyrskykh korespondentsii m. Kherson v umovakh zmenshennia kilkosti pereviznykiv. Synerhiia nauky i biznesu u povoiennomu vidnovlenni Khersonshchyny : materialy Mizhnarodnoi nauk.-prakt. konf. Odesa, P. 316–318.
9. Chyzhyk, V. M. (2019). Rozrobka analitychnykh modelei vyznachennia chasu ochikuvannia pasazhyramy marshrutnoho transportu v mistakh : avtoref. dys. ... kand. tekhn. nauk : 05.22.01. Kharkiv. 20 p.
10. Ding Luo, Oded Cats, Hans van Lint, Graham Currie. (2019). Integrating network science and public transport accessibility analysis for comparative assessment. Journal of Transport Geography. Vol. 80. 102505.
11. Chen, E., Ye, Z., Wang, C., Xu, M. (2020). Subway passenger flow prediction for special events using smart card data. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. Vol. 21, No 3. P. 1109–1120.
12. Greta Galliani, Piercesare Secchi, Francesca Ieva (2024). Estimation of dynamic Origin–Destination matrices in a railway transportation network integrating ticket sales and passenger count data. Transportation Research Part A: Policy and Practice. Vol. 190. 104246.
13. Konstantinos Gkiotsalitis, Oded Cats (2022). Optimal frequency setting of metro services in the age of COVID-19 distancing measures. Transportmetrica A: Transport Science. Vol. 18, No 3. P. 807–827.
14. Wang, L.-N., Wang, K., Shen, J.-L. (2020). Weighted complex networks in urban public transportation: Modeling and testing. Physica A: Stat. Mech. Vol. 545. 123498.
15. Tina Šfiligoj, Aljoša Peperko, Patricija Bajec, Oded Cats (2025). Node importance corresponds to passenger demand in public transport networks. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications. Vol. 659. 130354.
Опубліковано
2025-07-23