Рассматриваются способы калибровки моделей
формирования
потоков в городской транспортной сети
Модель формирования пассажиропотоков
является не только инструментом совершенствования транспортной
системы, но и одним из основных звеньев в решении крупных
проблем, лежащих в сфере экономики недвижимости и связанных
с эффективным развитием городских территорий. Такие
факторы как доступность центра города, мест приложения
труда и объектов культурно-бытового обслуживания населения,
объем пассажирооборота, с которыми связана значительная
часть дохода предпринимателей, определяются возможностями
городского транспорта. В силу ограниченности суточного
бюджета времени, возможности транспортной системы являются
для населения наиболее важными и ценными характеристиками
городской среды. Точность расчета указанных характеристик
с помощью расчетных моделей в существенной степени определяется
качеством калибровки (т.е. настройки параметров моделей).
Одним из традиционных способов калибровки является контроль
ряда интегральных параметров, характеризующих работу
транспортной системы в целом и отдельных видов транспорта.
Хорошими характеристиками для этих целей могут быть
величины средних скоростей для всех видов транспорта
(такие показатели есть у служб эксплуатации) и число
перевезенных пассажиров по каждому виду транспорта и
даже маршруту позволяет сравнить результаты расчета
с официальной статистикой.
Важной характеристикой транспортной системы является
величина средних затрат времени на трудовые поездки.
В ряде алгоритмов формирования матриц корреспонденций
этот показатель играет основную роль [1].
Другим путем решения проблемы калибровки моделей является
проведение дорогостоящих обследований. Расчетные пассажирские
и автомобильные потоки сравниваются с результатами таких
обследований. Выбор методики натурного обследования
основывается на достижении необходимого уровня точности
с учетом допущений, принятых при формировании модели.
Опыт моделирования потоков показывает, что в транспортно-градостроительных
исследованиях на уровне города (городской агломерации)
целесообразно использование результатов обследования,
проводимого одновременно на всех видах транспорта вдоль
границ агрегированных транспортных районов. Такими границами
являются внешние и внутренние преграды для передвижения
по территории водные объекты, железные дороги, насыпи,
большие массивы закрытых или незастроенных территорий
и т.п., вдоль которых устанавливаются посты натурного
обследования. При этом посты обследования организуются
на всех входах, пересекающих указанные границы, включая
железные дороги и метрополитен.
Например, в обследовании, проведенном в составе Генерального
плана развития Санкт-Петербурга, границами были, в первую
очередь, река Нева, основные рукава дельты Невы, а также
радиальные и концентрические железные дороги. Два железнодорожных
полукольца делят территорию города на пояса, которые
в совокупности с радиальными железными дорогами и рукавами
дельты Невы образуют ряд ярко выраженных «ячеек», которые
используются в качестве агрегированных транспортных
районов – элементов укрупненной матрицы корреспонденций.
Были также введены граница центра и граница города (ядра
агломерации). Количество постов обследования пассажиропотоков
- 35 на границе центра и 27 - на границе города. Обследуя
пассажиропотоки вдоль границ, можно получить суммарный
объем корреспонденций между транспортными районами,
который служит основой для калибровки расчетных матриц
корреспонденций. Также по результатам обследования получаются
значения потоков по типам подвижного состава на границе
центра и границе города.
За последнее десятилетие в функционировании транспортной
системы произошли существенные изменения. Рост объема
передвижений на легковом транспорте, появление достаточно
развитой сети частных автобусных маршрутов и маршрутных
такси привели к существенной неоднородности транспортных
потоков. Дифференциация населения по уровню доходов,
параметрам подвижности, целям передвижения делает неоднородной
структуру корреспонденций. Естественно, что эти обстоятельства
приводят к построению более сложных и многопараметрических
моделей транспортного процесса [2].Поэтому традиционные
приемы калибровки моделей по относительно небольшому
количеству среднегородских показателей становятся несостоятельными.
Большое число параметров требует соответствующей информации
для калибровки, т.е. достаточно развитой системы мониторинга
функционирования транспортной системы. С другой стороны,
развитые средства мониторинга дают возможность с помощью
современных систем статистической обработки получать
объемы корреспонденций между районами города. В статьях
[3,4] описаны новые алгоритмы корректировки матрицы
корреспонденций на основе данных наблюдений по связям.
Пока такого мониторинга в С.-Петербурге нет.
Еще одним способом калибровки моделей может являться
включение в состав расчетных моделей дополнительной
компоненты – «системы тестирования и калибровки». Перед
этой системой ставятся две основные задачи: 1) систематическое
накопление информации о результатах различного рода
обследований и наблюдений (величины потоков на дугах,
пассажирооборот узлов, хронометраж отдельных поездок
и т. п.); 2) проведение тестирования результатов моделирования
с целью обнаружения существенных отклонений результатов
расчета от результатов наблюдений и выявления тех элементов
транспортной системы, систем расселения и мест приложения
труда, параметры которых могут вызывать такие расхождения.
Результатом такого тестирования может быть как коррекция
исходных данных, так и совершенствование методов моделирования.
В первой задаче объектами хранения должны быть не только
сами результаты наблюдений, но и информация о времени
и условиях их проведения. Это даст возможность иметь
достаточно четкое представление о правомерности привлечения
той или иной «тестовой» информации при проведении конкретного
расчета. Решение второй задачи, вероятно, потребует
создание диалоговой экспертной подсистемы, помогающей
проводить настройку модели. При этом потребуется разработка
ряда алгоритмов и способов визуализации данных, помогающих
эксперту понять механизм возникновения выявляемых отклонений
и пути их устранения.
Литература
1.В.Н.Мягков, Н.С.Пальчиков, В.П.Федоров.
Математическое обеспечение градостроительного проектирования.
/Отв.редактор Б.Л.Овсиевич. - Л. Наука. Ленингр. отделение,
1989, 144 с.
2.В.П.Федоров, О.М.Пахомова, Н.В.Булычева. Учет неоднородности
системы мест приложения труда при моделировании пассажирских
и автомобильных потоков (на примере Санкт-Петербурга)
, 2005, С.156-167.
3.M.Bierlaire, F.Crittin. An Efficient Algorithm for
Real-Time Estimation and Prediction of Dynamic OD Tables.
Operation Research. Vol.52, No.1, 2004, pp. 116-127.
4.Esteve Codina, Jaume Barcelo. Adjustment of O-D trip
matrices from observed volumes: An algorithmic approach
based on conjugate directions. European journal of Operational
Research. 155 (2004) 535-557.