ГРНТИ 73.31 Автомобильный транспорт
Модели прогнозирования спроса на поездки – ключевой инструмент анализа, используемый при планировании работы транспортной сети и развитии инфраструктурных объектов. Актуальные исследования в рамках этой тематики направлены на сокращение времени и минимизацию за-трат, связанных с разработкой модели прогнозирования спроса на поездки. В исследовании оценивается возможность восстановления точной матрицы корреспонденций на основе пере-груженной сети, в котором учитываются базовая / исходная матрицы, транспортный поток и их влияние на качество сгенерированной матрицы. Посредством оценки определен допустимый процент отклонения восстановленных транспортных потоков, необходимый для разработки статистически значимой матрицы корреспонденций.
оценка точности, матрица корреспонденций, транспортное планирование.
1. Khan T., Anderson M. Accurately Estimating Origin/Destination Matrices in Situations with Limited Traffic Counts: Case Study Huntsville, AL International Journal of Traffic and Transportation Engineering, 5(3): pp. 64-72, 2016.
2. Almasri E., Al-Jazzar M. TransCAD and GIS technique for estimating traffic demand and its application in Gaza City // Open Journal of Civil Engineering, vol. 3, pp. 242-250, 2013.
3. Лебедева О.А., Антонов Д.В. Моделирование грузовых матриц корре-спонденций гравитационным и энтропийным методами // Вестник Иркутского государственного технического университета. 2015. №5 (100). С.118-122.
4. Лебедева О.А. Математические модели оценки матрицы корреспон-денций на основе данных детектора «вход – выход» подвижного состава го-родского пассажирского транспорта / О.А. Лебедева // Вестник ИрГТУ. – 2012. – № 2(61). – С. 66–68.
