Abstract

Introduction.The methods used today for determining the demand on public transport come with a big waste of time, resources and a need for great effort. In this regard, a special perspective is to study the transit demand based on the collection, integration and analysis of large and diverse data, which were generated by various sources of human life: Urban computing, Big data, Internet of things.Materials and methods.This article presents a method for determining (restoring) the correspondence of transit passengers by means of intelligent analysis of validation operations data of electronic travel tickets (smart card, transport card, magnetic card, mobile phone or other electronic devices (electronic gadgets)), which are recorded in the automated transportation management system during validation.Results.The algorithm for calculating passenger correspondence is implemented in a computer program using the relational DBMS MS SQL Server. The effectiveness of the proposed algorithm was verified by calculating the passenger correspondence of public transport in the city of Krasnoyarsk (Russia).Discussion and conclusion. The described method for calculating passenger flows, based on analyzing the data of validation operations of electronic tickets and data from the transit dispatch control system, makes possible to determine the route and passengers correspondence and, to carry out an objective assessment of the demand for public transport and the technical and operational indicators of the transit system.

Highlights

  • The methods used today for determining the demand on public transport come with a big waste of time, resources and a need for great effort

  • Validating travel behavior estimated from smartcard data.Transportation Research Part C Emerging Technologies

  • ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРАХАлхуссейни Сами – аспирант кафедры транспорта Сибирского федерального университета «СФУ», ORCID: orcid.org/0000-0003-30280675, Scopus ID: 57212171306, Web of Science ID: AAC-6792-2020,

Read more

Summary

РАЗДЕЛ II ТРАНСПОРТ

ОБСЛЕДОВАНИЕ ПАССАЖИРСКИХ ПОТОКОВ ПУТЕМ АНАЛИЗА ВАЛИДАЦИЙ ЭЛЕКТРОННЫХ ПРОЕЗДНЫХ БИЛЕТОВ. Применяемые сегодня методы определения спроса общественного транспорта предполагают большие затраты времени, ресурсов и высокую трудоемкость. В настоящей статье представлен метод определения (восстановления) корреспонденций пассажиров общественным транспортом посредством интеллектуального анализа операций валидации электронных проездных билетов (electronic travel tickets): смарт-карты (smart card), транспортной карты, магнитной карты, мобильного телефона или других электронных устройств (electronic gadget), реквизиты которых при выполнении валидации фиксируются в автоматизированной системе управления перевозками. Описанный в статье метод расчета пассажирских потоков путем анализа операций валидации электронных проездных билетов и данных системы диспетчерского управления движением транспортных средств позволяет определять выполненные маршрутные и сетевые корреспонденции пассажиров и на этой основе осуществлять объективную оценку спроса общественного транспорта и технико-эксплуатационных показателей транспортной системы. Обследование пассажирских потоков путем анализа валидаций электронных проездных билетов / А.И.

Конец нет нет Чтение множества R
День едели
Qp qn lm γd
ИТОГО ИТОГО
Совпадения участка Фактическая и сетесети вая длина
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
Public Transport Demand Using Data from Automated
Transport Demand by Validation Data Of the Electronic
ВКЛАД СОАВТОРОВ
ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРАХ

Talk to us

Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have

Schedule a call

Disclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.