Прогнозирование перевозок
Прогнозирование транспорта-это попытка оценить количество транспортных средств или людей, которые будут использовать конкретный транспортный объект в будущем. Например, прогноз может определять количество транспортных средств на запланированной дороге или мосту, количество пассажирских судов на железнодорожной линии, количество пассажиров, посещающих аэропорт, или количество судов, заходящих в морской порт. Прогнозирование трафика начинается со сбора данных о текущем трафике. Эти данные о трафике объединяются с другими известными данными, такими как численность населения, занятость, тарифы на поездки, транспортные расходы и т.д., разработать модель спроса на трафик для текущей ситуации. Обеспечение его прогнозными данными по численности населения,занятости и т.д. результаты в оценках будущих перевозок, обычно оцениваемых для каждого сегмента рассматриваемой транспортной инфраструктуры, например, для каждого сегмента проезжей части или железнодорожной станции. Современные технологии облегчают доступ к динамическим данным, большим данным и т.д., предоставление возможности разработки новых алгоритмов для значительного повышения предсказуемости и точности текущих оценок.[1]
Прогноз объема трафика используются для нескольких основных целей транспортной политики, планированияи машиностроении: расчет производительности инфраструктуры, например, сколько полос движения на мосту следует иметь; для оценки финансовой и социальной устойчивости проектов, например, используя анализ затрат и выгод и оценки социальных последствий; и для расчета воздействия на окружающую среду, например, загрязнение воздуха и шум.
Четырехшаговые модели[править]
В рамках рационального планирования транспортные прогнозы традиционно следуют последовательной четырехэтапной модели или процедуре планирования городского транспорта (UTP), впервые реализованной на мэйнфреймах в 1950-х годах в Детройтском исследовании движения в столичном регионе и Чикагском исследовании транспорта в районе (CATS).
Начинается процесс прогнозирования землепользования. Как правило, прогнозы делаются для региона в целом, например, роста численности населения. Такие прогнозы дают контрольные итоги для анализа местного землепользования. Как правило , регион делится на зоны и с помощью трендового или регрессионного анализа для каждой из них определяются численность населения и занятость.
Четыре этапа классической модели системы планирования городского транспорта:
- Генерация поездок определяет частоту возникновения или назначения поездок в каждой зоне по назначению поездки, в зависимости от землепользования и демографической ситуации домашних хозяйств, а также других социально-экономических факторов.
- Распределение поездок совпадает с исходными пунктами назначения, часто используя функцию гравитационной модели, эквивалентную модели максимизации энтропии . Более старые модели включают метод Fratar или Furness, тип итеративной пропорциональной подгонки .[2]
- Mode choice вычисляет долю поездок между каждым источником и пунктом назначения, которые используют определенный режим транспортировки (эта модальная модель может иметь форму logit).
- Назначение маршрута распределяет поездки между источником и пунктом назначения по определенному режиму для маршрута. Часто (при назначении маршрута) применяется принцип равновесия пользователя Wardrop (эквивалентный равновесию Нэша), когда каждый водитель (или группа) выбирает кратчайший (по времени в пути) путь при условии, что каждый другой водитель делает то же самое. Трудность заключается в том, что время в пути-это функция спроса, в то время как спрос-это функция времени в пути, так называемая двухуровневая проблема . Другой подход заключается в использовании конкурса Stackelberg модель, где пользователи ("подписчики") реагируют на действия "лидера", в данном случае, например, диспетчера трафика. Этот лидер предвосхищает ответ последователей.
После классической модели проводится оценка по согласованному набору критериев и параметров решения. Типичным критерием является анализ затрат и выгод. Такой анализ может быть применен после того, как модель сетевого назначения определит необходимую емкость: стоит ли такая емкость? В дополнение к определению шагов прогнозирования и принятия решений как дополнительных шагов в процессе, важно отметить, что прогнозирование и принятие решений пронизывают каждый шаг в процессе UTP. Планирование имеет дело с будущим, и оно зависит от прогнозирования.
Модели на основе действий[править]
Модели, основанные на деятельности-это еще один класс моделей, которые предсказывают для людей, где и когда конкретные действия (например, работа, досуг, шопинг,...) проводятся.
Основная предпосылка, лежащая в основе моделей, основанных на видах деятельности, заключается в том, что спрос на поездки является производным от видов деятельности, которые люди нуждаются или хотят выполнять, при этом решения о поездках являются частью решений о планировании. Путешествия рассматриваются как один из атрибутов системы. Таким образом, модель поездок устанавливается в контексте повестки дня в качестве компонента решения о планировании деятельности.
Модели, основанные на деятельности, предлагают другие возможности, помимо четырехэтапных моделей, например, для моделирования экологических проблем, таких как выбросы и воздействие загрязнения воздуха. Хотя их очевидные преимущества для экологических целей были признаны Shiftan почти десять лет назад, [3] приложения к моделям воздействия остаются ограниченными. Модели, основанные на деятельности, в последнее время используются для прогнозирования выбросов [4] и качества воздуха.[5] [6] Они также могут обеспечить более точную общую оценку воздействия, а также позволяют дезагрегировать индивидуальное воздействие по видам деятельности.[7][8] Поэтому их можно использовать для уменьшения неправильной классификации воздействия и более точного установления взаимосвязи между воздействием на здоровье и качеством воздуха.[9] Политики могут использовать модели, основанные на деятельности, для разработки стратегий, которые уменьшают воздействие за счет изменения временных моделей деятельности или нацелены на конкретные группы населения.
Интегрированные модели транспорта и землепользования[править]
Эти модели предназначены для прогнозирования влияния изменений в транспортной сети и операциях на будущее местоположение видов деятельности, а затем для прогнозирования влияния этих новых местоположений на транспортный спрос.
Модели для каждого драйвера[править]
По мере того как наука о данных и технологии больших данных становятся доступными для транспортного моделирования, исследования продвигаются к моделированию и прогнозированию поведения отдельных водителей в целых городах на индивидуальном уровне [12] . Это потребует понимания происхождения и назначения отдельных водителей, а также их служебных функций. Это может быть сделано путем слияния данных каждого водителя, собранных в дорожных сетях, таких как мои камеры ANPR, с другими данными о физических лицах, такими как данные из их профилей в социальных сетях, данные о покупке карт магазина и история поисковых систем. Это приведет к более точным прогнозам, расширит возможности контроля за трафиком для индивидуального определения приоритетов конкретных водителей, а также к этическим проблемам, поскольку местные и национальные правительства используют больше данных о идентифицируемых лицах. В то время как интеграция таких частично личных данных является заманчивой, существуют значительные опасения в отношении конфиденциальности возможностей, связанных с критикой массовой слежки .
См. также: проблемы конфиденциальности в социальных сетях и вопросы наблюдения в умных городах
Шаги прекурсора[править]
Несмотря на то, что в процессе UTP не определены шаги, в процессе анализа UTP участвует много данных. Получены данные переписи и землепользования, а также обследования на дому и обследования поездок. Обследования на дому, данные по землепользованию и специальные обследования по привлечению туристов предоставляют информацию, на которой используются инструменты анализа UTP.
Сбор данных, управление ими и их обработка, оценка моделей и использование моделей для составления планов получения результатов являются широко используемыми методами в процессе UTP. В первые дни в США данные переписи были дополнены методами сбора данных, разработанными бюро автомобильных дорог общего пользования (предшественником Федерального управления автомобильных дорог ): процедуры подсчета трафика, кордон "откуда вы идете и куда вы идете", и методы домашнего интервью. В CATS появились протоколы для кодирования сетей и понятие анализа или зон трафика.
При оценке моделей использовались существующие методы, а планы разрабатывались с использованием любых моделей, разработанных в ходе исследования. Основное различие между сейчас и тогда заключается в разработке некоторых аналитических ресурсов, специфичных для планирования перевозок, в дополнение к методам сбора данных BPR, используемым в первые дни.
Критика[править]
Последовательный и агрегированный характер прогнозирования перевозок подвергся серьезной критике. В то время как были внесены улучшения, в частности создание базы деятельности для спроса на поездки, многое еще предстоит сделать. В 1990-х годах большая часть федеральных инвестиций в модельные исследования пошла на проект Transims в Лос-Аламосской Национальной лаборатории, разработанный физиками. Хотя использование суперкомпьютеров и детальное моделирование могут быть улучшением на практике, они еще не показали себя лучше (более точными), чем обычные модели. Коммерческая версия была запущена в IBM, версия с открытым исходным кодом также активно поддерживается как TRANSIMS с открытым исходным кодом.[14][15]
В докладе Управления по подотчетности правительства за 2009 год отмечалось, что федеральный обзор моделирования транспорта больше сосредоточен на требованиях к процессам (например, имела ли общественность достаточную возможность для комментариев?), чем по результатам транспортировки (например, сокращение времени в пути или сохранение выбросов загрязняющих веществ или парниковых газов в рамках национальных стандартов). Одним из основных упущений в использовании транспортных моделей на практике является отсутствие какой-либо обратной связи от транспортных моделей по землепользованию. Автомобильные дороги и транзитные инвестиции не только отвечают землепользованию , но и формируют его