Анализ Пассажирской Транспортной Системы Санкт-Петербурга

Оглавление
Введение
Постановка задачи
Обзор литературы.
Описание данных
Методология
Определение поездок для каждого проездного документа
Определение корреспонденций для каждого проездного документа
Определение регулярных корреспонденций для каждого проездного
документа
Построение матриц корреспонденций
Вычисление пассажирооборотов
Вычисление пассажиропотоков
Вычисление времени и скорости прохождения маршрутов................................... 9
Определение среднего количества поездок и корреспонденций в месяц ...... 9
Определение часов пиковой нагрузки
Определение среднего времени, затрачиваемого для поездки на работу....10
Определение коэффициента пересадочности
Реализация
Главная
Справочники
Динамические данные
Расчеты
Результаты расчетов
Расчет качественных характеристик транспортной системы
Распределение корреспонденций в течение дня
Распределение корреспонденций относительно категорий пассажиров.....15
Расчет транспортной комфортности районов
Распределение корреспонденций по продолжительности
Пересадочный коэффициент разных типов корреспонденций
Заключение
Список литературы
Приложение 1 - Используемые функции..
Купить

Автобусы и метро стали частью повседневной жизни миллионов людей как по всему миру, так, в частности, и в Санкт-Петербурге. Они добираются из дома до работы, ездят в гости к друзьям или за город на пикник, и тратят на поездки в общественном транспорте существенную часть дня. Можно сказать, что жизни
огромного числа людей напрямую зависят не только от работоспособности, но и от эффективности существующей системы. Существует множество индикаторов, демонстрирующих состояние транспортной системы мегаполиса. Такими индикаторами являются, например, фактор снижения скорости передвижения в
часы пик, относительное количество поездок, осуществляемых различными категориями населения, время, необходимое пассажирам, чтобы добраться из дома до работы и прочие.
Получить значения перечисленных свойств системы можно, используя информацию о проезде пассажирских транспортных средств, а также данные о пассажиропотоках пассажиров на разных маршрутах и остановках системы.
Данные о прохождении транспортом маршрутов, поступающие с датчиков, установленных в транспортных средствах, регистрируются в системе АСУГПТ (Автоматическая система управления городским пассажирским транспортом). Эти данные позволяют определить местоположение транспортного средства в любой
отдельно взятый момент времени. Пассажиропотоки необходимо рассчитывать более изощренно. Для этого можно использовать данные об оплате проезда пассажирами. Каждый раз, когда пассажир оплачивает проезд многоразовым электронным проездным документом (обычно магнитная пластиковая карта), время и место этой оплаты фиксируется в системе СЭКОП (Система электронного контроля оплаты проезда). Оплата в разных странах и городах может отличаться в деталях, но общая ситуация такова, что при посадке в транспортное средство, или входе в метрополитен пассажир прикладывает карту к турникету, тем самым фиксируя время и место начала поездки. Такие данные, конечно не могут учитывать проезд, оплаченный покупкой одноразового бумажного билета, однако на текущий момент не менее 70% пассажиров крупных мегаполисов пользуются электронными проездными документами. Данные СЭКОП хранят не только место, время и уникальный номер карты пассажира, но и его группу, которая может указать на категорию пассажира, использующего карту, а также номер транспортного средства, что позволяет связать данные об оплате с данными системы АСУГПТ. Это возможно поскольку данные о проезде транспорта по маршруту хранят номер транспорта, номер маршрута, а также время проезда остановки и непосредственно идентификатор остановки.
Обладая данными этих автоматизированных систем, мы можем, не прибегая к опросам населения и математическому или алгоритмическому моделированию транспортной системы, провести необходимую обработку для получения упомянутых индикаторов системы. В данной работе я рассказываю о своем опыте участия в реализации государственного контракта по анализу системы общественного транспорта Санкт-Петербурга. Данные для анализа были собраны системами АСУГПТ и СЭКОП за 2 недели октября 2017 года и содержали информацию о всех видах транспорта и всех маршрутах города в ведении управления транспортом.
В результате первичного анализа хотелось получить следующую информацию: Индивидуальные поездки каждого пассажира (пассажир идентифицировался номером проездного документа);
 Корреспонденции каждого пассажира (т.е. последовательность поездок пассажира, связанных по месту и времени);
 Регулярные корреспонденции для каждого пассажира (т.е. корреспонденции, которые совершаются пассажирами с определенной периодичностью, например, поездки из дома на работу или учебу);
 Матрицы корреспонденций (т.е. количество корреспонденций между районами города различной детализации или отдельными остановками);
 Пассажирообороты для отдельных остановок по маршрутам в разные периоды дня (т.е. сколько пассажиров входят и выходят на остановке в заданный период дня);
 Пассажиропотоки для всех перегонов всех существующих маршрутов (количество пассажиров, проехавших по данному маршруту в данный период дня между соседними остановками);
 Скорость и время движения транспорта в разные периоды дня по каждому маршруту на каждом перегоне.
На основе данных, полученных в результате первичного анализа, требовалось получить вторичную статистику – ключевые данные по транспортной системе в целом:
 Среднее количество поездок и корреспонденций в месяц для каждой категории населения (пенсионеры, школьники, студенты, служащие);
 Часы пик в рабочие и выходные дни;
 Время, которое в среднем требуется жителям города чтобы добраться от дома до работы;
 Коэффициент пересадочности для каждого городского района и транспортной системы в целом (сколько пересадок в среднем требуется совершить жителям района, чтобы добраться от дома до работы);
 Городские районы с худшей/лучшей транспортной доступностью.
Купить