Реализация моделей для оценки различных сценариев при оценке функционирования парковок

Аннотация

Е.Ю. Науменко

В статье рассматриваются зависимости между спросом и предложением на парковку. Описывается связь и разница между среднесуточным объемом пассажиров, прибывающих на пересадочный узел и потребным количеством парковочных мест при платной парковке и бесплатной с учетом следующих переменных: фактическая загрузка парковки, среднее время парковки, общее количество пассажиров, среднечасовое количество пассажиров, наличие автобусных маршрутов в зоне парковки.
Ключевые слова: модель, сценарий,  фактор, узел, объем, парковка, спрос, зависимость, пункт, пассажиропоток.

05.22.10 - Эксплуатация автомобильного транспорта

При исследовании функционирования парковок рассматриваются факторные и регрессионные модели для оценки потребности спроса на парковки. Факторный анализ необходимо применять для выделения общих факторов из множества переменных, определяющих ход данного процесса. Сведение множества различных переменных к нескольким факторам позволяет с одной стороны упростить прогнозирование поведения системы, а с другой учесть заданную совокупность переменных. При реализации моделей учитываются следующие переменные:  емкость парковки,  фактическая загрузка парковки, среднее время парковки, общее количество пассажиров, прибывающих на пересадочную станцию или терминал в зоне парковки, среднечасовое количество пассажиров, наличие автобусных маршрутов в зоне парковки для обеспечения функционирования системы Park&Ride.
До проведения факторного анализа необходимо провести предварительное исследование переменных и оценить степень их влияния на управление парковками. При расположении паркингов в зоне пересадочных пунктов и терминалов особое значение имеет объем пассажиров, которые осуществляют смену вида транспорта в ходе поездки. Приведенная в научно-технической литературе информация позволяет построить регрессионные зависимости для определения потребной емкости парковок при различной величине пассажиров, осуществляющих пересадку. При этом можно определить зависимости для двух вариантов – при наличии платной и бесплатной парковки (рис. 1, 2).

Рис. 1. Зависимость между среднесуточным объемом пассажиров, прибывающих на пересадочный узел и потребным количеством парковочных мест при платной парковке

Рис. 2. Зависимость между среднесуточным объемом пассажиров, прибывающих на пересадочный узел и потребным количеством парковочных мест при отсутствии платы за парковку

Кроме того, на емкость паркинга оказывает влияние средняя продолжительность парковки. Многофакторная регрессионная модель для определения емкости парковки с учетом продолжительности паркирования, среднесуточного объема пассажиров, прибывающих на пересадочный узел, наличия автобусных маршрутов в зоне парковки имеет следующий вид
       (1)
где n_p– емкость парковки;
q_pas – среднесуточный объем пассажиров на пересадочном узле;
t_p– среднее время парковки.

График этой зависимости приведен на рис. 3.

Рис. 3. Зависимость между потребным количеством парковочных мест  и средней продолжительностью парковки для различных значений пассажиропотока

Подобные модели часто используются при прогнозировании парковочных процессов, однако фактически ситуация намного сложнее и поэтому необходимо рассмотреть использование кроме пуассоновского других типов вероятностных распределений. Это также важно потому, что прибытие автомобилей на парковку и продолжительность нахождения на ней могут быть статистически независимыми процессами. Поэтому, только задавая тип распределения, соответствующий конкретным условиям функционирования автомобильных стоянок и терминалов, можно прогнозировать режимы их функционирования и получать адекватные результаты.

Литература

1.Вол М., Мартин Б. Анализ транспортных систем. - М.: Транспорт, 1989. -  514 с.
2.Клинковштейн Г. И. Организация дорожного движения: учебник для вузов / Г. И. Клинковштейн, М. Б. Афанасьев. – 5-е изд., перераб. и доп. – М.: Транспорт, 2001. – 231 с.
3.Lautso K. Mathematical relationships among parking characteristics and revising and reduction methods of parking field survey information. Transpn. Res. 1981, vol. 15 B, № 2, p. p. 73 – 83.
4.Боровиков В. STATISTICA: искусство анализа данных на компьютере. Для профессионалов. – СПб.: Питер, 2001. – 656 с.
5.Peng C. The development of model estimation to determine parking needs at LRT stations in suburban area. Proceedings of the Eastern Asia Society for Transportation Studies, Vol. 5, pp. 877 - 890, 2005