1. SISN
  2. Всі випуски
  3. Випуск 12, 2022
  4. Інтелектуальна система динамічної 2D-візуалізації пасажиропотоків маршрутів громадського транспорту

Інтелектуальна система динамічної 2D-візуалізації пасажиропотоків маршрутів громадського транспорту

SISN.
2022;
Випуск 12
: cc. 79 - 119
https://doi.org/10.23939/sisn2022.12.079
Автори:
  1. Юрій Мацелюх
  2. Мирослава Бублик
  3. Вікторія Висоцька
1
Національний університет «Львівська політехніка», кафедра інформаційних систем та мереж
2
Національний університет «Львівська політехніка», кафедра менеджменту і міжнародного підприємництва
3
Національний університет "Львівська політехніка", кафедра інформаційних систем та мереж; Університет Оснабрюка, Інститут комп’ютерних наук, Німеччина

З метою підвищення привабливості роботи громадського транспорту для мешканців міст для компаній-перевізників створено програмний продукт, який, візуалізуючи пасажиропотоки, сприяє поліпшенню якості наданих послуг громадських перевезень  у межах міста. У роботі проаналізовано наявні та актуальні наукові розробки та літературні джерела, в яких наведено переваги на недоліки численних алгоритмів та способів, різних підходів та методів для вирішення проблем 2D-візуалізації пасажиропотоків на громадських маршрутах міста. У результаті досліджень встановлено стійкі зв’язки між факторами та критеріями, причетними до оцінювання якості транспортних послуг із перевезення пасажирів. Виконано системний аналіз проєктованої системи, створено приклади структури інтелектуальної системи 2D-візуалізації пасажиропотоків. Проаналізовано, які зв’язки система має із важливими елементами зовнішнього світу. Для візуального представлення створено діаграми варіантів використання, класів, послідовності, станів та діяльності відповідно до нотації UML. Створено власні, унікальні алгоритми для відображення візуалізації у двох різних режимах: схематичному та “на карті”. У режимі “на карті” успішно застосовано спосіб обчислення даних про переміщення транспортних одиниць на маршруті для 2D-візуалізації на екрані з урахуванням реальних значень географічних координат у світі. Це дало змогу уникнути деяких помилок та неточностей під час обчислень. Розроблено штучну нейронну мережу, яка функціонує за допомогою алгоритму навчання RMSprop. Штучна нейронна мережа передбачає, як зміняться значення пасажиропотоків у разі коригування розкладу руху транспортної одиниці на маршруті. Отримані результати дають змогу сформувати розклад транспортного засобу, що курсує на маршруті, та обґрунтувати доцільність його зміни з метою ефективнішого використання перегонів у час пік.

інтелектуальна система
штучна нейронна мережа
пасажиропотік
візуалізація
громадський транспорт
якість пасажирських перевезень
  1. Matseliukh, Y., Vysotska, V., Bublyk, M. (2020). Intelligent System of Visual Simulation of Passenger Flows. CEUR workshop proceedings. Vol. 2604. P. 906–920.
  2. Matseliukh, Y., Bublyk, M., Vysotska, V. (2021). Development of intelligent system for visual passenger flows simulation of public transport in Smart City based on neural network. CEUR Workshop Proceedings. Vol. 2870. Р. 1087–1138.
  3. Bublyk, M., Matseliukh, Y., Motorniuk, U., Terebukh, M. (2020). Intelligent System of Passenger Transportation by Autopiloted Electric Buses in Smart City. CEUR workshop proceedings. Vol. 2604. P. 1280–1294.
  4. Литвин, В. В., Бублик, М. І., Висоцька, В. А., Мацелюх, Ю. Р. (2021). Технологія візуальної симуляції пасажиропотоків у сфері громадського транспорту Smart City. Радіоелектроніка, інформатика, управління. Вип. 4 (59). C. 106–121. DOI: 10.15588/1607-3274-2021-4-10.
  5. Matseliukh, Y., Vysotska, V., Bublyk, M., Kopach, T., Korolenko, O. (2021). Network Modelling of Resource Consumption Intensities in Human Capital Management in Digital Business Enterprises by the Critical Path Method. CEUR Workshop Proceedings. Vol. 2851. P. 366–380.
  6. Bublyk, M., Zahreva, Y., Vysotska, V., Matseliukh, Y., Chyrun, L., Korolenko, O. (2022). Information system development for recording offenses in smart city based on cloud technologies and social networks. Webology. Vol. 19(2). Р. 1870–1898.
  7. Bublyk, M., Kalynii, T., Varava, L., Vysotska, V., Chyrun, L., Matseliukh, Y. (2022). Decision support system design for low voice emergency medical calls at smart city based on chatbot management in social networks. Webology. Vol. 19(2). Р. 2135–2178.
  8. Kubinska, S., Vysotska, V., Matseliukh, Y. (2021). User mood recognition and further dialog support. Computer science and information technologies : proceedings of IEEE 16th International conference, Lviv, Ukraine, 22–25 September, 2021. P. 34–39. DOI: 10.1109/CSIT52700.2021.9648610.
  9. Krislata, I., Katrenko, A., Lytvyn, V., Vysotska, V., Burov, Y. (2020). Traffic flows system development for smart city. CEUR Workshop Proceedings. Vol. 2565. Р. 280–294.
  10. Katrenko, A., Krislata, I., Veres, O., Oborska, O., Basyuk, T., Vasyliuk, A., Rishnyak, I., Demyanovskyi, N., Meh, O. (2020). Development of Traffic Flows and Smart Parking System for Smart City. CEUR workshop proceedings. Vol. 2604. P. 730–745.
  11. Boreiko, O. Y., Teslyuk, V. M., Zelinskyy, A., Berezsky, О. (2017). Development of models and means of the server part of the system for passenger traffic registration of public transport in the “smart” city. Eastern- European Journal of Enterprise Technologies. No. 1(2-85). P. 40–47.
  12. Boreiko, O., Teslyuk, V. (2017). Model of data collection controller of automated processing systems for passenger traffic public transport smart city based on petri nets. Advanced Information and Communication Technologies, AICT 2017 : proceedings International Conference. P. 62–65. DOI: 10.1109/AIACT.2017.8020066.
  13. Boreiko, O., Teslyuk, V. (2016). Structural model of passenger counting and public transport tracking system of smart city. Perspective Technologies and Methods in MEMS Design, MEMSTECH 2016: proceedings of 12th International Conference. P. 124–126. DOI: 10.1109/MEMSTECH.2016.7507533.
  14. Litvinenko, V., Savina, N., Krejci, J., Voronenko, M., Yakobchuk, M., Kryvoruchko, O. (2019). Bayesian Networks’ Development Based on Noisy-MAX Nodes for Modeling Investment Processes in Transport. CEUR workshop proceedings. Vol. 2386. P. 1–10.
  15. Shynkarenko, V., Zhuchyi, L. (2021). Ontological Harmonization of Railway Transport Information Systems. CEUR Workshop Proceedings. Vol. 2870. P. 541–554.
  16. Shpak, N., Mykytiuk, O., Dvulit, Z., Maznyk, L., Horbal, N. (2021). Simulation the Attractiveness of Transport Services as a Tool for Assessing Consumer Loyalty in the Digital Epoch. CEUR Workshop Proceedings. Vol. 2870. P. 1500–1510.
  17. Mochurad, L., Boyko, N., Bortnikova, M. (2020). Parallel Approach of the Algorithm of Finding the Optimal Solution of the Transport Problem by the Method of Potentials. CEUR workshop proceedings. Vol. 2604. P. 952–963.
  18. Fomenko, A., Vyshnia, V. (2019). Specialized Automated System for Control and Support of Rail Cargo Transportation. International Journal of Computing. Vol. 18(2). P. 191–200. DOI: doi.org/10.47839/ijc.18.2.1417.
  19. Basto, V., Freitas, V. (2005). Distributed QoS multimedia transport. Distributed Frameworks for Multimedia Applications: proceedings First International Conference, DFMA '05. P. 15–21. DOI: 10.1109/DFMA.2005.25.
  20. Basto, V., Freitas, V., (2005). A QoS distributed transport service. Computer Systems and Applications: 3rd ACS/IEEE International Conference. P. 921–926. DOI: 10.1109/AICCSA.2005.1387155.
  21. Li, W., Zhu, W. (2016). A dynamic simulation model of passenger flow distribution on schedule- based rail transit networks with train delays. Journal of Traffic and Transportation Engineering. Vol. 3(4). P. 364–373. DOI: 10.1016/j.jtte.2015.09.009.
  22. Bachelet ,B., Yon, L. (2005). Enhancing theoretical optimization solutions by coupling with simulation. 1st open international conference on modeling and simulation (OICMS). Clermont-Ferrand. P. 331–342.
  23. Voorhees, A. M. (2013). General Theory of Traffic Movement. Transportation. Vol. 40(6). P. 1105–1116.
  24. Горбачев, П. Ф., Любый, Е. В., Полад, А. Д. (2016). К вопросу об определении ёмкости высших транспортных районов по прибытию и отправлению пассажиров. Наукові нотатки: міжвуз. зб. № 56. С. 47– 54.
  25. Han, Y., et al. (2019). Short-Term prediction of bus passenger flow based on a hybrid optimized LSTM network. ISPRS international journal of geo-information. Vol. 8(9). P. 366. DOI: doi.org/10.3390/ijgi8090366.
  26. Горбачев, П. Ф. (2007). Методика определения вида функции привлекательности пути следования в городе. Автомобильный транспорт. № 20. С. 122–124.
  27. Нефедов, Н. А., Альберт, А. Дж. (2014). Экспериментальное исследование вероятности выбора пассажиром маршрута следования. Восточно-Европейский журнал передовых технологий. Т. 2 С. 40–41.
  28. Чумаченко, И. В. и др. (2017). Оценка качества перевозки пассажиров городским транспортом при различном количестве транспортных средств, работающих на маршруте. Наука и техника. Т. 16, № 5. С. 415–421.
  29. Cronin, J. J., Taylor, S. A. (1992). Measuring service quality: a reexamination and extension. Journal of marketing. Vol. 56(3). P. 55–68. DOI: 10.2307/1252296.
  30. Parasuraman, A., Zeithaml, V. A., Berry, L. L. (1988). SERVQUAL: a multiple item scale for measuring consumer perceptions of service quality. Journal of retailing. Vol. 64(1). P. 12–37.
  31. Beirão, G., Cabral S. (2006). Enhancing service quality in public transport systems. Faculty of engineering. XII: urban transport and the environment in the 21st century. P. 837–845.
  32. Friman, M., Fellesson, M. (2009). Service supply and customer satisfaction in public transportation: the quality paradox. Journal of public transportation. Vol. 12(4). P. 57–69. DOI: 10.5038/2375-0901.12.4.4.
  33. Давідіч, Н. В., Чумаченко, І. В. (2016). Моніторинг впливу параметрів системи міського пасажирського транспорту на якість обслуговування населення. Комунальне господарство міст. № 128. С. 89– 93.
  34. Marcucci, E., et al. (2011). Local public transport, service quality and tendering contracts in Venezia. Urban sustainable mobilità, Milan. P. 1–14.
  35. Стригунова, М. Н., Никитюк, М. А. (2011). Причинно-следственный анализ факторов, влияющих на качество пассажирских автотранспортных услуг. Якість технологій та освіти. № 2. С. 14–18.
  36. Ojo, T. K., Mireku, D. O., Dauda, S. (2014). Service quality and customer satisfaction of public transport on cape coast-accra route, ghana. Developing country studies. Vol. 4(18). P. 142–149.
  37. Горбачов, П. Ф., Копитков, Д. М. (2008). Оцінка реакції пасажира на час очікування міського пасажирського транспорту. Восточно-Европейский журнал передовых технологий. № 31. С. 40–42.
  38. Россолов, А. В. (2013). Закономерности формирования спроса на услуги городского пассажирского транспорта. Восточно-Европейский журнал передовых технологий. Т. 4, № 3. С. 8–10.
  39. Nallusamy, R., Duaiswamy, K., Dhanalaksmi, R. (2009). Optimization of multiple vehicle routing problems using approximation algorithms. International journal of engineering science and technology. Vol. 1(3). P. 129–135.
  40. Горбачев, П. Ф., Россолов, А. В., Костенко, К. В. (2011). Интервальное моделирование спроса на трудовые передвижения в крупнейших городах. Вісник Східноукраїнського національного університету імені Володимира Даля. № 159. С. 248–253.
  41. Yu, B., Yang,  Z. (2005). Optimizing bus transit  network with parallel ant colony algorithm. Proceedings of the eastern asia society for transportation studies. No. 5. P. 374–389.
  42. Горбачев, П. Ф., Крикун, В. И., Полад, А. Д. (2013). Моделирование спроса на перевозку пассажиров в пригородном сообщении. Восточно-Европейский журнал передовых технологий. Т. 2, № 3. С. 12–15.
  43. Afandizadeh, S., Khaksar, H., Kalantari, N. (2012). Bus fleet optimization using genetic algorithm a case study of Mashhad. International journal of civil engineering. Vol. 11. P. 43–52.
  44. Yang, Z., Yu, B., Cheng, C. (2007). A parallel ant colony algorithm for bus network optimization. Computer-Aided civil and infrastructure engineering. Vol. 22(1). P. 44–55. DOI: 10.1111/j.1467-8667.2006.00469.x.
  45. Kour, P., Jasrotia, A., Gupta S. (2020). Understanding the impact of airport service quality on passengers’ revisit intentions amidst Covid-19 pandemic. Enlightening tourism: a pathmaking journal. Vol. 10(2). P. 358–386. DOI: 10.33776/et.v10i2.4943.
  46. Petrov, A. I., Petrova, D. A. (2021). Open business model of COVID-19 transformation of an urban public transport system: the experience of a large russian city. Journal of open innovation: technology, market, and complexity. Vol. 7(3). P. 171. DOI: 3390/joitmc7030171.
  47. Rodríguez-Rueda, P. J., et al. (2021). Origin-Destination matrix estimation and prediction from socioeconomic variables using automatic feature selection procedure-based machine learning model. Journal of urban planning and development. Vol. 147(4). P. 04021056. DOI: 10.1061/(asce)up.1943-5444.0000763.
  48. Grgurević, I., Juršić, K., Rajič, V. (2021). Review of automatic passenger counting systems in public urban transport. 5th EAI international conference on management of manufacturing systems. Cham, P. 1–15. URL: DOI: 10.1007/978-3-030-67241-6_1.
  49. Jiao, F., et al. (2021). An improved STL-LSTM model for daily bus passenger flow prediction during the COVID-19 pandemic. Sensors. Vol. 21(17). P. 5950. DOI: 10.3390/s21175950.
  50. Lee, J.-H., et al. (2021). Spatiotemporal distributions of population in Seoul: joint influence of ridership and accessibility of the subway system. EPJ data science. Vol. 10 (1). DOI: 10.1140/epjds/s13688-021- 00298-3.
  51. Zhang, Y., Ng, S. T. (2021). Unveiling the rich-club phenomenon in urban mobility networks through the spatiotemporal characteristics of passenger flow. Physica A: statistical mechanics and its applications. Vol. 584. P. 126377. DOI: 10.1016/j.physa.2021.126377.
  52. Ristov, P., et al. (2015). Information system supported by RFID technology in the process of sale and control of the tickets in ship’s passenger traffic. Naše more. Vol. 62(1). P. 8–15. DOI: 10.17818/nm.1.9.2015.
  53. Gao, C., et al. (2021). A novel method to identify influential stations based on dynamic passenger flows. SCIENTIA SINICA Informationis. Vol. 51(9). P. 1490-1506. DOI: 10.1360/ssi-2020-0303.
  54. Wang, Y., et al. (2021). Multiposition joint control in transfer station considering the nonlinear characteristics of passenger flow. Journal of transportation engineering, part A: systems. Vol. 147(10). P. 04021068. DOI: 10.1061/jtepbs.0000564.