Abstract: Во многих вопросах, связанных с организацией и планированием перевозок пассажиров в пригородном железнодорожном сообщении, важную роль играет прогнозирование пассажиропотоков на основе доступной информации об их зарождении и поглощении вблизи железнодорожных станций. Для получения такого прогноза чаще всего используют модели прямого спроса, представляющие собой регрессионные зависимости между пассажиропотоком и стоимостью поездки, ее продолжительностью, а также социально-экономическими характеристиками населенных пунктов (численность населения, средний доход, уровень безработицы и т. д.), обслуживаемых железнодорожными станциями. В статье предлагается подход к моделированию прямого спроса, основанный на методах машинного обучения и использующий в качестве объясняющих переменных не только социально-экономические характеристики, но также геоданные о структуре землепользования в окрестности железнодорожных станций. Расcмотренный подход реализован для пригородного пассажирского сообщения в Челябинской области.

Cite: Мартыненко А.В. , Ваколюк К.К.
Прогнозирование пассажиропотоков в пригородном железнодорожном сообщении на основе социально-экономических показателей и структуры землепользования (на примере Челябинской области)
Транспорт Урала. 2021. №4. С.58-65. DOI: 10.20291/1815-9400-2021-4-58-65 РИНЦ OpenAlex

Identifiers:

Elibrary:	47500587
OpenAlex:	W4210530736

Citing:

DB	Citing
Elibrary	1

Altmetrics: