Проблеми управління дорожнім рухом у великих містах ускладнюються тим, що збільшення інтенсивності руху транспортних засобів істотно перевищує пропускну здатність вулично-дорожньої мережі. Це призводить до насичення вулично-дорожньої мережі, що негативно позначається на її функціонуванні. В цій статті наведено аналіз питання щодо поліпшення якості дорожнього руху за рахунок прогнозування інтенсивності руху після упровадження заходів із організації руху транспортних засобів. Якщо питання моделювання параметрів транспортних потоків з технологічних факторів є досить вивченим, то проблеми врахування людського чинника потребують уточнення. Об’єктом дослідження у роботі є потоки транспортних засобів на вулично-дорожній мережі міста. За результатами натурного обстеження визначено критерії, які використовують водії для порівняння характеристик альтернативних маршрутів руху. На основі отриманих даних сформовано параметри альтернативних маршрутів, які водії вибирають, рухаючись вулично-дорожньою мережею. Як показали результати обстеження, найзначущішим фактором є мінімальний пробіг по маршруту. З метою визначення закономірностей розподілу кореспонденції немаршрутних транспортних засобів за альтернативними маршрутами руху визначено відхилення від найкоротшого маршруту. Це дало змогу визначити розподіл транспортної кореспонденції за альтернативними маршрутами руху. Оскільки розглянутий процес є імовірнісним, визначено закон розподілу випадкової величини. Під час визначення закону розподілу випадкової величини для отриманих даних у результаті обчислень з’ясовано, що зміна випадкової величини доволі добре описується гамма-розподілом. Встановлено, що зі збільшенням відхилення довжини маршруту від найкоротшого зменшується частка транспортної кореспонденції, яка на них здійснюватиметься. Отримані результати дають змогу надалі прогнозувати завантаження вулично-дорожньої мережі за допомогою моделювання розподілу потоків транспортних засобів. У подальших дослідженнях доцільно проаналізувати розподіл транспортних кореспонденцій за іншими критеріями.
1. Storani, F., Di Pace, R., Bruno, F. & Fiori, C. (2021). Analysis and comparison of traffic flow models: a new hybrid traffic flow model vs benchmark models. European transport research review, 13, 1-16. doi: 10.1186/s12544-021-00515-0 (in English).
https://doi.org/10.1186/s12544-021-00515-0
2. Davidich, N., Galkin, A., Iwan, S., Kijewska, K., Chumachenko, I., & Davidich, Y. (2021). Monitoring of urban freight flows distribution considering the human factor. Sustainable Cities and Society, 75, 103168. doi: 10.1016/j.scs.2021.103168 (in English).
https://doi.org/10.1016/j.scs.2021.103168
3. Davidich, N., Chumachenko, I., Davidich, Y., Taisiia, H., Artsybasheva, N., & Tatiana, M. (2020, December). Advanced traveller information systems to optimizing freight driver route selection. In 2020 13th International Conference on Developments in eSystems Engineering (DeSE) (pp. 111-115). IEEE. doi: 10.1109/DeSE51703.2020.9450763 (in English).
https://doi.org/10.1109/DeSE51703.2020.9450763
4. Polischuk, & Nagrebelna, L. (2019). Problemy suchasnoho mista [Problems of the modern city]. Naukovo-tekhnichnyi zbirnyk "Visnyk Natsionalnoho transportnoho universytetu" [The National Transport University Bulletin: A Scientific and Technical Journal], 1(43), 136-142. doi: 10.33744/2308-6645-2019-1-43-136-142 (in Ukrainian).
https://doi.org/10.33744/2308-6645-2019-1-43-136-142
5. Lobashov, O.O., Davidich, Y.O. & Ponkratov, D.P. (2020) Transportni ta lohistychni protsesy v naiznachnishykh mistakh [Transport and Logistic Processes in the Most Significant Cities]. Kharkiv: O. M. Beketova, Leader Publishing House (in Ukrainian).
6. Davidich, Y. O., Galkin, A. S., Davidich, N. V., Kush, E. I. & Davidich, N. V. (2020). Informatsiinyi pidkhid do vyznachennia marshrutiv rukhu vodiiamy transportnykh zasobiv v mistakh [Information approach to determining the traffic route by vehicles drivers in cities]. Zhurnal "Nauka ta prohres transport" [Journal "Science and Transport Progress"]. 4(88), 51-60. doi: 10.15802/stp2020/203456 (in Ukrainian).
https://doi.org/10.15802/stp2020/203456
7. Galkin, A., Davidich, N., Filina-Dawidowicz, L., & Davidich, Y. (2019). Improving the safety of urban freight deliveries by organization of the transportation process considering driver's state. Transportation research procedia, 39, 54-63. doi: 10.1016/j.trpro.2019.06.007 (in English).
https://doi.org/10.1016/j.trpro.2019.06.007
8. Galkin, A., Davidich, N., Melenchuk, T., Kush, Y., Davidich, Y., & Lobashov, O. (2018). Modelling truck's transportation speed on the route considering driver's state. Transportation research procedia, 30, 207-215. doi: 10.1016/j.trpro.2018.09.023 (in English).
https://doi.org/10.1016/j.trpro.2018.09.023
9. Davidich, N., Galkin, A., Sabadash, V., Chumachenko, I., Melenchuk, T., & Davidich, Y. (2020). Projecting of urban transport infrastructure considering the human factor. Komunikácie, 22(1), 84-94. doi: 10.26552/com.C.2020.1.84-94 (in English).
https://doi.org/10.26552/com.C.2020.1.84-94
10. Politis, I., Georgiadis, G., Kopsacheilis, A., Nikolaidou, A., Sfyri, C., & Basbas, S. (2023). A Route Choice Model for the Investigation of Drivers' Willingness to Choose a Flyover Motorway in Greece. Sustainability, 15(5), 4614. doi: 10.3390/su15054614 (in English).
https://doi.org/10.3390/su15054614
11. Jensen, A. F., Rasmussen, T. K., & Prato, C. G. (2020). A route choice model for capturing driver preferences when driving electric and conventional vehicles. Sustainability, 12(3), 1149. doi: 10.1016/j.tra.2011.11.012 (in English).
https://doi.org/10.1016/j.tra.2011.11.012
12. Polishchuk, V., Vyhovska, I., Korchevska, A. & Nahrebelna, L. (2023). Modeliuvannia rozpodilu transportnykh potokiv na merezhi avtomobilnykh dorih [Modeling of traffic flow distribution on the road network]. Zbirnyk naukovykh prats "Dorohy i mosty" [Collection of scientific papers "Dorogi i Mosti" (Roads and Bridges)], 27, 253-266. doi: 10.36100/dorogimosti2023.27.253 (in Ukrainian).
https://doi.org/10.36100/dorogimosti2023.27.253
13. Stepanchuk, O., Lapenko, O. & Chernyshova, O. (2022). Osoblyvosti vykorystannia metodiv modeliuvannia transportnykh potokiv na vulychno-dorozhnii merezhi mist [Peculiarities of using modeling methods of traffic flows in the city street network]. Teoriia ta praktyka dyzainu. Arkhitektura ta budivnytstvo [Theory and practice of design. Architecture and construction], 25, 110-119. doi: 10.18372/2415-8151.25.16787 (in Ukrainian).
https://doi.org/10.18372/2415-8151.25.16787
14. Some theoretical aspects of road traffic research. Retrieved from: https://trid.trb.org/view/120659 (in English).
15. Yao, R., & Bekhor, S. (2020). Data-driven choice set generation and estimation of route choice models. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 121, 102832. doi: 10.1016/j.trc.2020.102832 (in English).
https://doi.org/10.1016/j.trc.2020.102832
16. Pirozhkov S. I., Ryazantseva V. V. & Motoryn R. M. (2020). Statystyka [Statistics]. Kyiv: Kyiv National University Of Trade And Economics. doi: 10.31617/p.knute.2020-164 (in Ukrainian).
17. Martynova O.V., & Shevchenko O.K. (2021). Zastosuvannia metodu ekspertnykh otsinok v ekonomichnykh doslidzhenniakh [Application of the method of expert assessments in economic research]. Molodyi vchenyi [Young Scientist], 2(90), 259-266. doi: 10.32839/2304-5809/2021-2-90-52 (in Ukrainian).
https://doi.org/10.32839/2304-5809/2021-2-90-52