Дослідження пасажиропотоків міського транспорту на прикладі м. Черкаси

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.31498/2225-6733.53.2.2026.359962

Ключові слова:

міський транспорт загального користування, методика оцінки пасажиропотоків, кореспонденція насення, безготівкова оплата проїзду, транзакція

Анотація

В роботі розглянута методика визначення пасажирських і транспортних формувань кореспонденцій на підставі аналізу транзакцій безготівкової оплати проїзду в міському транспорті. Запропоновано алгоритм встановлення поїздок пасажирів та відповідних пасажирських кореспонденцій. Алгоритм було сформовано з урахуванням множини квитків (магнітних карт) безготівкового розрахунку пасажирів. Розглянутий алгоритм визначення поїздок пасажирів (транспортних кореспонденцій), а також пасажирських кореспонденцій, що можуть включати кілька поїздок, реалізовано у вигляді комп’ютерної програми, розробленої із застосуванням відповідного програмного забезпечення Microsoft Access. Використання стандартних програмних компонентів забезпечує можливість інтеграції та використання більшості сучасних баз даних без необхідності суттєвого доопрацювання. У результаті застосування алгоритму визначення кореспонденцій формується множина кореспонденцій, яка використовується як основа для апроксимації параметрів генеральної сукупності кореспонденцій. Для оцінювання генеральної сукупності пасажирських кореспонденцій доцільно застосувати відповідні параметри лінійної апроксимації. Доведено, що питома вага безготівкових розрахунків в міському транспорті відповідає нормальному закону розподілу. В дослідженнях використовувались теоретичні методи наукових досліджень, методи математичного моделювання та метод обчислювального експерименту. В результаті проведених досліджень було встановлено, що виявлення закономірностей мобільності населення є одним із ключових завдань при розв’язанні широкого спектра транспортних і містобудівних проблем

Посилання

  1. Contactless ICT transaction model of the urban transport service / Pavlović Z., Banjanin M., Vukmirović J., Vukmirović D. Transport. 2020. Vol. 35, № 6. Pp. 621–634. DOI: https://doi.org/10.3846/transport.2020.12529.
  2. Markowska K., Jamka M. Performing a road transport service on the example of a transportation and forwarding company. WUT Journal of Transportation Engineering. 2018. Vol. 120. Pp. 279-286. DOI: https://doi.org/10.5604/01.3001.0014.4780.
  3. Mogaji E., Nguyen P. Evaluating the emergence of contactless digital payment technology for transportation. Technological Forecasting and Social Change. 2024. Vol. 203. DOI: https://doi.org/10.1016/j.techfore.2024.123378.
  4. Chen S., Yang X. A new public transport payment method based on NFC and QR code. IEEE 5th International Conference on Intelligent Transportation Engineering, Beijing, China, 11-13 September 2020. 2020. DOI: https://doi.org/10.1109/ICITE50838.2020.9231356.
  5. Determinants of passengers' ticketing channel choice: New evidence of e-payment behaviors from Xian, China / Xiaowei Li et al. Transport Policy. 2023. Vol. 140. Pp. 30–41. DOI: https://doi.org/10.1016/j.tranpol.2023.06.015.
  6. Digital payment adoption in public transportation: Mediating role of mode choice segment in developing cities / Wani S. A., Pani A., Mohan R., Bhowmik B. Transportation Research Part A: Policy and Practice. 2025. Vol. 191. Article 104319. DOI: https://doi.org/10.1016/j.tra.2024.104319.
  7. Fraczek B., Urmanek A. Financial inclusion as an important factor influencing digital payments in passenger transport. A cese study of EU countries. Research in Transportation Business and Management. 2021. Vol. 41. Article 100691. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rtbm.2021.100691.
  8. Cheng Z., Trepanier M., Sun L. Incorporating travel behavior regularity into passenger flow forecasting. arXiv:2004.00992. 2020. Preprint. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2004.00992.
  9. Is not the truth the truth?: Analyzing the Impact of User Validations for Bus In/Out Detection in smartphone-based Surveys / V. Servizi et al. arXiv:2202.11961. 2022. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2202.11961.
  10. Lee B., Garn W., Fakhimi M., Ryman-Tubb N. F. Improving public transport through machine learning influence flow analysis (MIFA): Southern England bus case study. Public Transport. 2025. DOI: https://doi.org/10.1007/s12469-024-00387-2.
  11. Multi-graph convolutional-recurrent neural net-work (MGC-RNN) for short-term forecasting of transit passenger flow / He Y., Li L., Zhu X., Tsui K. L. arXiv:2107.13226. 2021. Preprint. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2107.13226.
  12. Review of passenger flow modelling approaches based on a bibliometric analysis / Hecht J., Li W., Li Z., Dehbi Y. arXiv:2511.13742. 2025. Preprint. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2511.13742.
  13. Scháno M., Nový J., Dvořáčková A. The Behavior-al Impact of public transport unreliability: A Performance indicator based approach. Transportation research procedia. 2025. Vol. 91. Pp. 203-210 DOI: https://doi.org/10.1016/j.trpro.2025.10.027.
  14. Шльончак І., Лук’янченко О. Формування альтернативних стратегій управління виробничими процесами автотранспортного підприємства. Розвиток транспорту. 2021. Вип. №3(10). С. 71-80. DOI: https://doi.org/10.33082/td.2021.3-10.06.
  15. Тарандушка Л., Шльончак І., Тарандушка І. Оцінка якості обслуговування пасажирів міським транспортом загального користування в м. Черкаси. Центральноукраїнський науковий вісник. Технічні науки. 2022. Вип. 5(36). С. 253-261. DOI: https://doi.org/10.32515/2664-262X.2022.5(36).2.253-261.
  16. Шльончак І., Лук’янченко О., Тарандушка І. Аналіз транспортних потоків та прогнозування інтенсивності руху різних видів транспорту на прикладі вулично-дорожньої мережі м. Черкаси. Центральноукраїнський науковий вісник. Технічні науки. 2022. Вип. 5(36). С. 307-312. DOI: https://doi.org/10.32515/2664-262X.2022.5(36).2.307-312.

##submission.downloads##

Опубліковано

2026-03-26

Як цитувати

Тарандушка , Л., Шльончак , І., & Мурований , І. (2026). Дослідження пасажиропотоків міського транспорту на прикладі м. Черкаси. Вісник Приазовського Державного Технічного Університету. Серія: Технічні науки, 2(53), 225–232. https://doi.org/10.31498/2225-6733.53.2.2026.359962

Номер

Том 2 № 53 (2026): Вісник ПДТУ. Серія: Технічні науки

Розділ

274 Автомобільний транспорт

Ліцензія

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Журнал "Вісник Приазовського державного технічного університету. Серія: Технічні науки" видається під ліцензією СС-BY (Ліцензія «Із зазначенням авторства»).

Дана ліцензія дозволяє поширювати, редагувати, поправляти і брати твір за основу для похідних навіть на комерційній основі із зазначенням авторства. Це найзручніша з усіх пропонованих ліцензій. Рекомендується для максимального поширення і використання неліцензійних матеріалів.

Автори, які публікуються в цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:

1. Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, яка дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи в цьому журналі.

2. Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди, які стосуються неексклюзивного поширення роботи в тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи в цьому журналі.