Методы прогнозирования скорости сообщения городского пассажирского транспорта в рамках создания приоритетных условий движения
Another Title
Methods for Predicting the Speed of Urban Passenger Transport in order to Create Priority Traffic Conditions
Bibliographic entry
Цариков, А. А. Методы прогнозирования скорости сообщения городского пассажирского транспорта в рамках создания приоритетных условий движения = Methods for Predicting the Speed of Urban Passenger Transport in order to Create Priority Traffic Conditions / А. А. Цариков // Наука и техника. – 2026. – № 2. – С. 222-231.
Abstract
В условиях роста протяженности заторов на улично-дорожной сети крупных городов наиболее эффективным мероприятием, по мнению отечественных и зарубежных специалистов, является развитие городского пассажирского транспорта, в том числе создание приоритетных условий для его движения. Однако в современных условиях достаточно сложно оценить эффективность данного мероприятия, особенно тогда, когда планируется создание целой системы выделенных полос. Учитывая это, целью настоящей работы является разработка методов прогнозирования скорости движения городского пассажирского транспорта в рамках создания приоритетных условий движения. Для решения данной проблемы автор провел обзор существующих методик и предложил свои методы. Первый метод прогнозирования скорости сообщения основан на анализе скорости движения пассажирского транспорта во внепиковые периоды. Подобный прогноз может осуществляться с помощью как учетчиков, находящихся внутри подвижного состава, так и навигационных систем, установленных внутри салона автобуса. Второй метод прогнозирования основан на данных геоинформационной системы Яндекс Пробки. Суть метода состоит в получении данных о скорости движения транспортного потока по сети и его перерасчете для автобусного движения с учетом потерь времени на остановочные пункты. Результаты исследования показали, что реализация мероприятий по выделению отдельных полос для движения пассажирского транспорта в г. Екатеринбурге позволит увеличить среднюю скорость городского пассажирского транспорта по сети в пиковые часы на 27 %. При этом среднее время поездки пассажира в пиковые часы снизится на 35 %. Полученные результаты могут быть использованы в городах различной крупности, особенно эффективно применять подобные методы при разработке документов транспортного планирования, таких как «Комплексная схема организации дорожного движения» и «Комплексная транспортная схема».
Abstract in another language
In the context of increasing congestion on the road network of large cities, the most effective measure, according to domestic and foreign experts, is the development of urban passenger transport, and especially the creation of priority conditions for its movement. However, in today's conditions, it is quite difficult to assess the effectiveness of this measure, especially when the creation of a whole system of dedicated lanes is planned. Taking this into account, the purpose of this work is to develop methods for predicting the speed of urban passenger transport within the framework of creating priority conditions for traffic. To solve this problem, the author has reviewed existing methods and proposed his own methods. The first method for predicting message speed is based on analyzing the speed of passenger traffic during off-peak periods. Such a forecast can be carried out both by means of the counters located inside the rolling stock, and by means of the navigation systems installed inside the bus. The second method of forecasting is based on the data of the geoinformation system “Yandex traffic jams”. The essence of the method is to obtain data on the speed of the traffic flow on the network and its recalculation for bus traffic, taking into account the time losses at stopping points. The results of the study showed that the implementation of measures to allocate separate lanes for passenger transport in the city of Yekaterinburg will allow to increase the average speed of urban passenger transport on the network during peak hours by 27 %. At the same time, the average travel time of a passenger during peak hours will decrease by 35 %. The results obtained can be used in cities of various sizes, and it is especially effective to apply such methods when developing transport planning documents, such as the “Сomprehensive Traffic Management Scheme” and “Comprehensive Transport Scheme”.
View/ Open
Collections
- № 3[6]
