Аналітичне моделювання часових параметрів руху автобусів на перегонах міського маршруту в умовах впровадження виділених смуг
DOI:
https://doi.org/10.30977/BUL.2219-5548.2025.109.0.179Ключові слова:
аналітичне моделювання, автобусний маршрут, час руху, виділені смуги, швидкісний режим, міський пасажирський транспортАнотація
Представлено результати дослідження часових параметрів руху автобусів на перегонах міських маршрутів. На основі натурних спостережень ідентифіковано рівні зручності руху автобусів та проаналізовано причинно-наслідкові зв’язки, що впливають на формування швидкісного режиму на перегонах маршрутів. Запропоновані аналітичні моделі дозволяють оцінити часові характеристики руху залежно від типових сценаріїв управління автобусами, визначати доцільність впровадження прийомів прискорення чи уповільнення руху автобусу, а також прогнозувати час його прибуття до зупинного пункту. Отримані результати дозволяють підвищити точність планування та прогнозування графіків руху автобусів в умовах впровадження виділених смуг громадського пасажирського транспорту.
Посилання
Вдовиченко В.О., Підлубний С.Ю. Вплив виділених смуг міського пасажирського транс-порту на умови синхронізації міжмаршрутної пересадки пасажирів. Вісник ХНАДУ. 2024. №107. 130-139. https://doi.org/10.30977/BUL.2219-5548.2024.107.0.130
Yevchuk Y. Speed of urban public transport as criterion of the justification of spatial and time-based prioritization. Transport Technologies. 2024. Vol. 5. No. 2. 33-41. https://doi.org/10.23939/tt2024.02.033
Teng J., Lai X. An integrated method for ur-ban transit evaluation and optimization. Advances in Mechanical Engineering. 2017. 9(5). 1–11. https://doi.org/10.1177/1687814017708144
Devitt G., Mahmoodi Nesheli M., Diab E., Shalaby A. Empirical Performance Analysis of Bus Speed and Delay at Intersections for Emerging Spot Improvement Programs. Transportation Re-search Record. 2020. Т. 2674. № 3. 57-68. https://doi.org/10.1177/0361198120909108
Rodriguez-Deniz H., Villani M. Robust Real-Time Delay Predictions in a Network of High-Frequency Urban Buses. EEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. 2021. 23(9), 16304-16317. https://doi.org/10.48550/arXiv.2106.13576
Ricard L., Desaulniers G., Lodi A., Rousseau L.-M. Predicting the probability distribution of bus travel time to measure the reliability of public transport services. Transportation Research Part C: Emerging Technologies. 2022. 138. 103619. https://doi.org/10.1016/j.trc.2022.103619
Zhuk M., Kovalyshyn V., Hilevych V. Fore-casting of urban buses dwelling time at stops. Transport Technologies. 2020. Vol. 1, No. 2. 44-56. https://doi.org/10.23939/tt2020.02.044
Chen X., Cheng Z., Jin J. G., Trépanier M., Sun L. Probabilistic forecasting of bus travel time with a Bayesian Gaussian mixture model. Trans-portation Science. 2023. 57(6), 1516-1535. https://doi.org/10.48550/arXiv.2206.06915
Sun Y., Spall J., Wong W., Zhao X. Real-time Bus Travel Time Prediction and Reliability Quan-tification: A Hybrid Markov Model. Рreprint. 2025. 05907. https://doi.org/10.48550/arXiv.2503.05907
Petersen N. C., Rodrigues F., Pereira F. C. Multi-output bus travel time prediction with con-volutional LSTM neural network. Expert Systems with Applications. 2019. 120. 426-435. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2018.11.028
Nesmachnow S., Massobrio R., Guridi S., Olmedo S., Tchernykh A. Big data analysis for travel time characterization in public transporta-tion systems. Sustainability. 2023. 15(19), 14561. https://doi.org/10.3390/su151914561
Литвин В., Клименко І, Кучер О. розроб-ка диференційованих норм тривалості рейсу автобусів за періодами доби для підвищення регулярності руху. Сучасні технології в маши-нобудуванні та транспорті, 2024. №2(23). 142-151. https://doi.org/10.36910/automash.v2i23.1536
Дашдаміров Ф. Створення симуляційної моделі руху автобусів на міських маршру-тах. Вісник Приазовського Державного Техніч-ного Університету. Серія: Технічні науки. 2020. (41), 205–211. https://doi.org/10.31498/2225-6733.41.2020.226216
Zefreh M. M., Török A. Distribution of traf-fic speed in different traffic conditions: An empir-ical study in Budapest. Transport. 2020. 35(1), 68-86. http://dx.doi.org/10.3846/transport.2019.11725
