Помощь студентам в учебе
Управление транспортными системами городов на основе анализа систем панельных данных
|
Введение 4
1. Теоретические аспекты исследования транспортной системой города как
объекта управления 8
1.1 Задачи управления и нормативно - правовое регулирование транспортной
системы города 8
1.2 Состояние транспортного комплекса современного города 16
1.3 Методы оценки функционирования системы городского транспорта на
основе анализа панельных данных 22
2. Анализ механизмов управления транспортной системой на основе
панельных данных городов 30
2.1 Транспортные системы Казани, Екатеринбурга, Красноярска,
Новосибирска и Уфы: характеристика, особенности 30
2.2 Анализ основных программных приложений для получения массива
панельных данных о транспортной системе города 47
2.3 Оценка эффективности управления транспортной системой городов на
основе панельных данных 53
3. Направления совершенствования управления транспортной системой
городов на основе анализа панельных данных 66
3.1 Возможность использования зарубежного опыта управления транспортной системой городов на основе анализа панельных данных в
российской практике 66
3.2. Мероприятия по совершенствованию управления транспортной системой
Казани, Екатеринбурга, Красноярска, Новосибирска и Уфы 74
Заключение 81
Список использованных источников 84
1. Теоретические аспекты исследования транспортной системой города как
объекта управления 8
1.1 Задачи управления и нормативно - правовое регулирование транспортной
системы города 8
1.2 Состояние транспортного комплекса современного города 16
1.3 Методы оценки функционирования системы городского транспорта на
основе анализа панельных данных 22
2. Анализ механизмов управления транспортной системой на основе
панельных данных городов 30
2.1 Транспортные системы Казани, Екатеринбурга, Красноярска,
Новосибирска и Уфы: характеристика, особенности 30
2.2 Анализ основных программных приложений для получения массива
панельных данных о транспортной системе города 47
2.3 Оценка эффективности управления транспортной системой городов на
основе панельных данных 53
3. Направления совершенствования управления транспортной системой
городов на основе анализа панельных данных 66
3.1 Возможность использования зарубежного опыта управления транспортной системой городов на основе анализа панельных данных в
российской практике 66
3.2. Мероприятия по совершенствованию управления транспортной системой
Казани, Екатеринбурга, Красноярска, Новосибирска и Уфы 74
Заключение 81
Список использованных источников 84
Актуальность темы исследования обусловлена тем, что транспортный комплекс является одним из ключевых секторов экономики современного мегаполиса. Его роль подчеркивается значительным вкладом транспорта в формирование макроэкономических показателей страны в целом и соответствующего региона, а также существенным влиянием на другие отрасли экономики и социальную сферу. Высокая социально -экономическая значимость транспорта определяет необходимость адекватной политики регулирования этого сектора, создания системы оценки и мониторинга ее эффективности.
В условиях постоянно растущего спроса на транспортные услуги, сопровождаемого взрывным ростом автомобилизации, наращивание дорожно-мостового строительства более не позволяет удовлетворить отложенный спрос. Возникает необходимость нового подхода в регулировании транспортной сети города. В этих условиях для оптимизации транспортных потоков, управления миграционными внутригородскими процессами, обеспечения более эффективного использования транспортного фонда целесообразно рассмотреть применение концепции Big Data. Ставится задача эффективного управления, обеспечивающего загрузку транспортной сети на грани ее пропускной способности и поддержание непрерывного равномерного движения.
Теоретическую базу исследования составляют работы ученых, изучающих проблемы транспортной системы города, в том числе на основе массива панельных данных. Информационные технологии активно используются в государственном и муниципальном управлении. В исследовании ряда специалистов рассматриваются вопросы, связанные с применением технологии Big Data в управлении территориями. К таковым
следует отнести В. Майер-Шенбергера, К. Кукьера*, В.В Соколянского , Ю.В.Трофименко, М.Р. Якимова , И. В. Бойченко, И. Ю. Турчановского , а также публикации и научные статьи других авторов.
Целью настоящей работы является разработка рекомендаций по управлению транспортными системами городов Казани, Екатеринбурга, Красноярска, Новосибирска и Уфы на основе анализа систем панельных данных.
Для достижения цели сформулированы следующие задачи:
- рассмотреть задачи управления и нормативно - правовое регулирование транспортной системы города;
- описать состояние транспортного комплекса современного города;
- изучить методы оценки функционирования системы городского транспорта на основе анализа панельных данных;
- дать характеристику транспортным системам Казани, Екатеринбурга, Красноярска, Новосибирска и Уфы;
- провести анализ основных программных приложений для получения массива панельных данных о транспортной системе города;
- оценить эффективность управления транспортной системой Казани, Екатеринбурга, Красноярска, Новосибирска и Уфы на основе панельных данных;
- обобщить зарубежный опыт управления транспортной системой городов на основе анализа панельных данных;
- предложить мероприятия по совершенствованию управления транспортной системой городов Казани, Екатеринбурга, Красноярска, Новосибирска и Уфы.
Объектом исследования выступают транспортные системы городов Казани, Екатеринбурга, Красноярска, Новосибирска и Уфы.
Предметом исследования являются механизмы управления транспортной системой на основе панельных данных.
Информационную базу исследования составили Федеральный закон от 9 февраля 2007 г. N 16-ФЗ «О транспортной безопасности» (в ред. от 6.07.2016), Федеральный закон Российской Федерации № 220-ФЗ от
13.07.2015 г. «Об организации регулярных перевозок пассажиров и багажа автомобильным транспортом и городским наземным электрическим транспортом в Российской Федерации и о внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации», Постановление Правительства РФ от 25.08.2008 № 641 (ред. от 17.12.2010) «Об оснащении транспортных, технических средств и систем аппаратурой спутниковой навигации ГЛОНАСС или ГЛОНАСС/GPS», Постановление Правительства РФ от 15.04.2014 № 313 «Об утверждении государственной программы Российской Федерации «Информационное общество (2011 - 2020 годы)»», Указ Президента РФ от 17 мая 2007 года № 638 «Об использовании глобальной навигационной спутниковой системы ГЛОНАСС в интересах социально-экономического развития Российской Федерации, Транспортная стратегия Российской Федерации на период до 2020 г.
В качестве методов исследования применялись описание, сравнение, картографический, табличный, графический, индексный и количественный методы, анализ и синтез.
Структура исследования. Работа состоит из введения, трех глав, включающих в себя восемь параграфов, заключения, списка использованных источников. Во введении обоснована актуальность темы исследования, определены объект, предмет, цель и задачи, дан анализ литературы, описаны основные методы. В первой главе работы рассмотрены теоретические аспекты исследования транспортной системой города как объекта управления. Во второй главе проведен анализ механизмов управления транспортной системой на основе панельных данных городов Казань, Екатеринбург, Красноярск, Новосибирск и Уфа. В третьей главе определены направления совершенствования управления транспортной системой городов Казани, Екатеринбурга, Красноярска, Новосибирска и Уфы.. В заключении представлены основные выводы по теме исследования.
В условиях постоянно растущего спроса на транспортные услуги, сопровождаемого взрывным ростом автомобилизации, наращивание дорожно-мостового строительства более не позволяет удовлетворить отложенный спрос. Возникает необходимость нового подхода в регулировании транспортной сети города. В этих условиях для оптимизации транспортных потоков, управления миграционными внутригородскими процессами, обеспечения более эффективного использования транспортного фонда целесообразно рассмотреть применение концепции Big Data. Ставится задача эффективного управления, обеспечивающего загрузку транспортной сети на грани ее пропускной способности и поддержание непрерывного равномерного движения.
Теоретическую базу исследования составляют работы ученых, изучающих проблемы транспортной системы города, в том числе на основе массива панельных данных. Информационные технологии активно используются в государственном и муниципальном управлении. В исследовании ряда специалистов рассматриваются вопросы, связанные с применением технологии Big Data в управлении территориями. К таковым
следует отнести В. Майер-Шенбергера, К. Кукьера*, В.В Соколянского , Ю.В.Трофименко, М.Р. Якимова , И. В. Бойченко, И. Ю. Турчановского , а также публикации и научные статьи других авторов.
Целью настоящей работы является разработка рекомендаций по управлению транспортными системами городов Казани, Екатеринбурга, Красноярска, Новосибирска и Уфы на основе анализа систем панельных данных.
Для достижения цели сформулированы следующие задачи:
- рассмотреть задачи управления и нормативно - правовое регулирование транспортной системы города;
- описать состояние транспортного комплекса современного города;
- изучить методы оценки функционирования системы городского транспорта на основе анализа панельных данных;
- дать характеристику транспортным системам Казани, Екатеринбурга, Красноярска, Новосибирска и Уфы;
- провести анализ основных программных приложений для получения массива панельных данных о транспортной системе города;
- оценить эффективность управления транспортной системой Казани, Екатеринбурга, Красноярска, Новосибирска и Уфы на основе панельных данных;
- обобщить зарубежный опыт управления транспортной системой городов на основе анализа панельных данных;
- предложить мероприятия по совершенствованию управления транспортной системой городов Казани, Екатеринбурга, Красноярска, Новосибирска и Уфы.
Объектом исследования выступают транспортные системы городов Казани, Екатеринбурга, Красноярска, Новосибирска и Уфы.
Предметом исследования являются механизмы управления транспортной системой на основе панельных данных.
Информационную базу исследования составили Федеральный закон от 9 февраля 2007 г. N 16-ФЗ «О транспортной безопасности» (в ред. от 6.07.2016), Федеральный закон Российской Федерации № 220-ФЗ от
13.07.2015 г. «Об организации регулярных перевозок пассажиров и багажа автомобильным транспортом и городским наземным электрическим транспортом в Российской Федерации и о внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации», Постановление Правительства РФ от 25.08.2008 № 641 (ред. от 17.12.2010) «Об оснащении транспортных, технических средств и систем аппаратурой спутниковой навигации ГЛОНАСС или ГЛОНАСС/GPS», Постановление Правительства РФ от 15.04.2014 № 313 «Об утверждении государственной программы Российской Федерации «Информационное общество (2011 - 2020 годы)»», Указ Президента РФ от 17 мая 2007 года № 638 «Об использовании глобальной навигационной спутниковой системы ГЛОНАСС в интересах социально-экономического развития Российской Федерации, Транспортная стратегия Российской Федерации на период до 2020 г.
В качестве методов исследования применялись описание, сравнение, картографический, табличный, графический, индексный и количественный методы, анализ и синтез.
Структура исследования. Работа состоит из введения, трех глав, включающих в себя восемь параграфов, заключения, списка использованных источников. Во введении обоснована актуальность темы исследования, определены объект, предмет, цель и задачи, дан анализ литературы, описаны основные методы. В первой главе работы рассмотрены теоретические аспекты исследования транспортной системой города как объекта управления. Во второй главе проведен анализ механизмов управления транспортной системой на основе панельных данных городов Казань, Екатеринбург, Красноярск, Новосибирск и Уфа. В третьей главе определены направления совершенствования управления транспортной системой городов Казани, Екатеринбурга, Красноярска, Новосибирска и Уфы.. В заключении представлены основные выводы по теме исследования.
Одной из задач умных городов является использование
информационных и коммуникационных технологий для управления
ресурсами городского хозяйства с целью улучшения качества услуг,
предоставляемых горожанам. Использование этих технологий позволяет
снизить инфраструктурные и эксплуатационные расходы, повысить
эффективность использования ресурсов и способствовать улучшению
взаимодействия жителей и администрации. При решении транспортных
проблем интересен вопрос использования «больших данных».
Технологии Big Data используются для развития интеллектуальной
транспортной системы городов. Ее важный элемент, динамическая
транспортная модель, предоставляет информацию о дорожно-транспортной
ситуации в городе в режиме реального времени. Это эффективный
инструмент управления дорожным движением, который позволяет
преобразовывать неструктурированные данные в выводы, используемые для
управленческих решений. Система агрегирует данные, полученные с
датчиков спутников, установленных на городском транспорте, камер фото- и
видеофиксации и транспортных детекторов, фиксирующих интенсивность
движения и скорость автомобилей. С помощью нее можно управлять
светофорами, анализировать очаги аварийности, места скопления
транспортных средств, выявлять затруднения в движении пассажирского
транспорта, своевременно устранять их. Технологии Big Data сегодня
позволяют трансформировать системы управления городом и повышать
эффективности городского хозяйства и стандартов жизни населения.
«Большие данные» должны сыграть важную роль в градостроительном
планировании. С помощью них можно преодолеть разрыв между
концептуальным осмыслением городов и реальными городскими данными,
собранными различными техническими средствами. Другими словами,
осознать город как сложную систему с огромным количеством различныхсвязей, работающих вместе, и, используя собранные точные данные об этих
связях, вывести городское планирование на совершенно новый качественный
уровень.
Транспортные системы, которые сегодня функционируют в
исследуемых городах Екатеринбург, Красноярск, Новосибирск и Уфа с точки
зрения применения технологий «больших данных» - неэффективны, в них
наблюдается сегодня низкая скорость движения, частые заторы, повышение
рисков ДТП, шумовой нагрузки, уровня загрязнения окружающей среды.
Можно констатировать, что только в Казани функционирует единая
маршрутная сеть городского пассажирского транспорта, взаимоувязывающая
все его виды. Общественный транспорт Казани представляет собой
современную систему, использующую высокотехнологичное оборудование и
комплексные автоматизированные системы. Современное состояние
городского общественного транспорта Казани отличают такие достижения,
как: полоса для общественного транспорта, приборы фото-видеофиксации
нарушений ПДД, электронные табло на остановках и в салонах, алкозамки,
системы спутникового наблюдения, АСУДД.
В ходе проведенного исследования можно сформировать рейтинг
исследуемых городов по уровню развития транспортного комплекса. Итак,
анализ панельных данных показал, что среди всех маршрутов городского
транспорта на автобусы и троллейбусы больше всего приходится в Казани,
на трамваи - в Екатеринбурге, на маршрутки - в Уфе. Эффективность
управления транспортной системой в городах Красноярск, Новосибирск и
Уфа значительно ниже по сравнению с Казанью.
Город Екатеринбург занимает первое место по числу пассажирских
трамвайных вагонов на 1000 человек населения и второе место в нашем
рейтинге по значению интегрального показателя.
На примере Казани следует отметить несколько моментов. Столица
Татарстана при внедрении новой транспортной схемы заказала работу у
специалистов из города, где реформу уже применяли. Внедрениетранспортной схемы в Казани вводилось поэтапно в несколько лет, а не с
эффектом шоковой терапии. В итоге к Универсиаде-2013 город получил
обкатанные маршрутные линии. У Екатеринбурга на исправление всех
недочетов своей схемы к ЧМ-2018 будет меньше года, у Красноярска –
немногим больше до начала Универсиады-2019.
Хотя упор в Казани был сделан на изменение автобусных линий, в
случае сбоев временные разрывы можно было закрыть за счет метро и
электрического транспорта. Екатеринбург обладает аналогичными
возможностями. Власти Казани пытались с момента старта реформы
поддерживать связь с населением, а в Екатеринбурге информационная
кампания началась с провала. Тем не менее, исходя из опыта российских
городов, очень сложно спрогнозировать, как поведет себя транспортная
система Екатеринбурга после реформы.
Меры транспортной политики, способствующие совершенствованию
управления транспортной системой Казани, Екатеринбурга, Красноярска,
Новосибирска и Уфы могут быть сгруппированы по следующим
направлениям: развитие интеллектуальных систем управления всеми видами
городского транспорта; повышение уровня безопасности транспортной
системы; повышение связанности автодорог; снижение негативного
воздействия на окружающую среду; оптимизация трафика на дорогах;
оптимизация парковочного пространства; развитие транспортно-пересадочных узлов, интеграция подземного и наземного транспорта
информационных и коммуникационных технологий для управления
ресурсами городского хозяйства с целью улучшения качества услуг,
предоставляемых горожанам. Использование этих технологий позволяет
снизить инфраструктурные и эксплуатационные расходы, повысить
эффективность использования ресурсов и способствовать улучшению
взаимодействия жителей и администрации. При решении транспортных
проблем интересен вопрос использования «больших данных».
Технологии Big Data используются для развития интеллектуальной
транспортной системы городов. Ее важный элемент, динамическая
транспортная модель, предоставляет информацию о дорожно-транспортной
ситуации в городе в режиме реального времени. Это эффективный
инструмент управления дорожным движением, который позволяет
преобразовывать неструктурированные данные в выводы, используемые для
управленческих решений. Система агрегирует данные, полученные с
датчиков спутников, установленных на городском транспорте, камер фото- и
видеофиксации и транспортных детекторов, фиксирующих интенсивность
движения и скорость автомобилей. С помощью нее можно управлять
светофорами, анализировать очаги аварийности, места скопления
транспортных средств, выявлять затруднения в движении пассажирского
транспорта, своевременно устранять их. Технологии Big Data сегодня
позволяют трансформировать системы управления городом и повышать
эффективности городского хозяйства и стандартов жизни населения.
«Большие данные» должны сыграть важную роль в градостроительном
планировании. С помощью них можно преодолеть разрыв между
концептуальным осмыслением городов и реальными городскими данными,
собранными различными техническими средствами. Другими словами,
осознать город как сложную систему с огромным количеством различныхсвязей, работающих вместе, и, используя собранные точные данные об этих
связях, вывести городское планирование на совершенно новый качественный
уровень.
Транспортные системы, которые сегодня функционируют в
исследуемых городах Екатеринбург, Красноярск, Новосибирск и Уфа с точки
зрения применения технологий «больших данных» - неэффективны, в них
наблюдается сегодня низкая скорость движения, частые заторы, повышение
рисков ДТП, шумовой нагрузки, уровня загрязнения окружающей среды.
Можно констатировать, что только в Казани функционирует единая
маршрутная сеть городского пассажирского транспорта, взаимоувязывающая
все его виды. Общественный транспорт Казани представляет собой
современную систему, использующую высокотехнологичное оборудование и
комплексные автоматизированные системы. Современное состояние
городского общественного транспорта Казани отличают такие достижения,
как: полоса для общественного транспорта, приборы фото-видеофиксации
нарушений ПДД, электронные табло на остановках и в салонах, алкозамки,
системы спутникового наблюдения, АСУДД.
В ходе проведенного исследования можно сформировать рейтинг
исследуемых городов по уровню развития транспортного комплекса. Итак,
анализ панельных данных показал, что среди всех маршрутов городского
транспорта на автобусы и троллейбусы больше всего приходится в Казани,
на трамваи - в Екатеринбурге, на маршрутки - в Уфе. Эффективность
управления транспортной системой в городах Красноярск, Новосибирск и
Уфа значительно ниже по сравнению с Казанью.
Город Екатеринбург занимает первое место по числу пассажирских
трамвайных вагонов на 1000 человек населения и второе место в нашем
рейтинге по значению интегрального показателя.
На примере Казани следует отметить несколько моментов. Столица
Татарстана при внедрении новой транспортной схемы заказала работу у
специалистов из города, где реформу уже применяли. Внедрениетранспортной схемы в Казани вводилось поэтапно в несколько лет, а не с
эффектом шоковой терапии. В итоге к Универсиаде-2013 город получил
обкатанные маршрутные линии. У Екатеринбурга на исправление всех
недочетов своей схемы к ЧМ-2018 будет меньше года, у Красноярска –
немногим больше до начала Универсиады-2019.
Хотя упор в Казани был сделан на изменение автобусных линий, в
случае сбоев временные разрывы можно было закрыть за счет метро и
электрического транспорта. Екатеринбург обладает аналогичными
возможностями. Власти Казани пытались с момента старта реформы
поддерживать связь с населением, а в Екатеринбурге информационная
кампания началась с провала. Тем не менее, исходя из опыта российских
городов, очень сложно спрогнозировать, как поведет себя транспортная
система Екатеринбурга после реформы.
Меры транспортной политики, способствующие совершенствованию
управления транспортной системой Казани, Екатеринбурга, Красноярска,
Новосибирска и Уфы могут быть сгруппированы по следующим
направлениям: развитие интеллектуальных систем управления всеми видами
городского транспорта; повышение уровня безопасности транспортной
системы; повышение связанности автодорог; снижение негативного
воздействия на окружающую среду; оптимизация трафика на дорогах;
оптимизация парковочного пространства; развитие транспортно-пересадочных узлов, интеграция подземного и наземного транспорта
Подобные работы
- Совершенствование методических подходов к управлению развитием городских агломераций
Магистерская диссертация, муниципальное право. Язык работы: Русский. Цена: 5700 р. Год сдачи: 2017 - Совершенствование системы продаж организаций гостиничного бизнеса в условиях нестабильной рыночной среды
Магистерская диссертация, маркетинг. Язык работы: Русский. Цена: 4870 р. Год сдачи: 2023 - МОДЕЛИРОВАНИЕ ИНВЕСТИЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ В РЕСПУБЛИКЕ ТАТАРСТАН
Магистерская диссертация, экономика. Язык работы: Русский. Цена: 4850 р. Год сдачи: 2017 - 9-ти этажный 2-х секционный панельный дом в г. Кодинске
Бакалаврская работа, технология строительных процессов. Язык работы: Русский. Цена: 5600 р. Год сдачи: 2016 - Двухэтажный индивидуальный жилой дом с мансардой из блоков «Сибит» в
г.Красноярске
Бакалаврская работа, строительство . Язык работы: Русский. Цена: 4700 р. Год сдачи: 2020