1. SISN
  2. Всі випуски
  3. Випуск 15, 2024
  4. Моделювання систем аналізу пасажиропотоків низько-вуглецевих перевезень у розумному місті

Моделювання систем аналізу пасажиропотоків низько-вуглецевих перевезень у розумному місті

SISN.
2024;
Випуск 15
: pp. 430 - 448
https://doi.org/10.23939/sisn2024.15.430
Автори:
  1. Юрій Мацелюх
  2. Василь Литвин
1
Національний університет «Львівська політехніка», кафедра інформаційних систем та мереж
2
Національний університет "Львівська політехніка", м. Львів, Україна

У роботі досліджено вплив зростання пасажиропотоків у громадському транспорті на забруднення довкілля, а також здійснено пошук способів зниження обсягів викидів вуглецевовмісних сполук, спричинених зростанням населення на планеті, кількості транспорту, що здійснює їх перевезення, та обсягів викидів, які ці транспортні засоби генерують. Об’єктом досліджень є система пасажирських перевезень у розумному місті. У результаті кореляційно-регресійного аналізу пасажиропотоків у обласному місті з населенням менше ніж 1 млн зареєстрованих мешканців підтверджено існування функціональної залежності між обсягами перевезень пасажи- рів громадським транспортом загального користування та обсягами викидів діоксиду вуглецю в атмосферне повітря від пересувних джерел забруднення, до складу яких входять як усі види авто- мобільного, так і електротранспорт. Встановлено, що оптимізація мережі громадського транс- порту відіграє вирішальну роль у здійсненні низьковуглецевих перевезень. Запропоновано кон- цептуальні положення створення інтелектуальної системи організації низьковуглецевих паса- жирських перевезень у розумному місті, які відображено за допомогою діаграм активності, станів та розгортання. Оптимізацію маршрутів транспортної системи громадських перевезень запропоновано реалізовувати через концепцію додавання нового пасажира, доповнення маршру- ту та адаптування мереж громадського транспорту відповідно до потреб споживачів та попиту на перевезення для досягнення завдань концепції розумного міста – зменшення викидів діоксиду вуглецю в атмосферу. Наукова новизна запропонованої концепції інтелектуальної системи поля- гає у використанні інтегрованого підходу до оптимізації маршрутів транспортних засобів у ро- зумному місті з метою зменшення викидів діоксиду вуглецю в атмосферу.

пасажиропотоки
розумне місто
системи низьковуглецевих перевезень
системний аналіз
теорія моделювання систем
theory of systems modeling
  1. Hoffer, J., George, J., & Valacich, J. S. (2013). Modern Systems Analysis and Design. Pearson Education, Ltd.
  2. Katrenko, I., Krislata, O., Veres, O., Oborska, T. Basyuk, A., Vasyliuk, I., Rishnyak, N., Demyanovskyi, O., & Meh, I. (2020). Development of traffic flows and smart parking system for smart city. CEUR Workshop Proceedings, 2604, 730–745.
  3. Bublyk, M., Udovychenko, T., & Medvid, R. (2019). Concept of smart specialization in the context of the development of Ukraine’s economy. Economics. Ecology. Socium, 3(2), 55–61.
  4. Lytvyn, V., Bublyk, M., Vysotska, V., & Matseliukh, Y. (2022). Visual simulation technology for passenger flows in the public transport field at Smart Сity. Radio Electronics, Computer Science, Control, (4), 106–21. https://doi.org/10.15588/1607-3274-2021-4-10.
  5. Lim, Y., Edelenbos, J., & Gianoli, A. (2023). What is the impact of smart city development? Empirical evidence from a Smart City Impact Index. Urban Governance, 4, 104–122.  https://doi.org/10.1016/j.ugj.2023.11.003.
  6. Lin, H., Wang, W., Zou, Y., & Chen, H. (2023). An evaluation model for smart grids in support of smart cities based on the Hierarchy  of  Needs  Theory.  Global  Energy  Interconnection,  6(5),  634– 644.  https://doi.org/10.1016/j.gloei.2023.10.009.
  7. Koshtura, D., Bublyk, M., Matseliukh, Y., Dosyn, D., Chyrun, L., Lozynska, O., Karpov, I., Peleshchak, I., Maslak, M., & Sachenko, O. (2020). Analysis of the demand for bicycle use in a smart city based on machine learning. CEUR workshop proceedings, 2631, 172–183. https://ceur-ws.org/Vol-2631/paper13.pdf.
  8. 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, Proceedings of International Conference, 124–126. https://doi.org/10.1109/MEMSTECH.2016.7507533.
  9. Bublyk, M. (2013). Economic evaluation of technogenic losses of business entities on fuzzy logic based opportunities. Zarzadzanie organizacja w warunkach niepewnosci teoria i praktyka, 19–29. https://www.ibuk.pl/fiszka/76/zarzadzanie-w-warunkach-niepewnosci.html.
  10. Wang, H., & Wang, Y. (2024). Smart Cities Net Zero Planning considering renewable energy landscape design in Digital Twin. Sustainable Energy Technologies and Assessments, 63, 103629.  https://doi.org/10.1016/j.seta.2024.103629.
  11. Wolniak, R., & Jonek-Kowalska, I. (2021). The level of the quality of life in the city and its monitoring.   Innovation:   The    European    Journal    of    Social    Science    Research,    34(3),    376– 398.  https://doi.org/10.1080/13511610.2020.1828049
  12. Бублик, М. (2012). Механізм регулювання техногенних збитків промислових підприємств: логістика рециклювання як інструмент його застосування. Вісник Національного університету “Львівська політехніка”. “Логістика”, (749), 530–537.
  13. Guenduez, A., Mergel, I., Schedler, K., Fuchs, S., & Douillet, C. (2024). Institutional work in smart cities: Interviews with smart city managers. Urban Governance, 2(1), 104–122.  https://doi.org/10.1016/j.ugj.2024.01.003.
  14. Bublyk, M., Kowalska-Styczeń, A., Lytvyn, V., & Vysotska, V. (2021). The Ukrainian economy transformation into the circular based on fuzzy-logic cluster analysis. Energies, 14(18), 5951. https://doi.org/10.3390/en14185951.
  15. Dai, Y., Hasanefendic, S., & Bossink, B. (2024). A systematic literature review of the smart city transformation process: The role and interaction of stakeholders and technology. Sustainable Cities and Society, 101, 105112.  https://doi.org/10.1016/j.scs.2023.105112.
  16. Bublyk, M., & Matseliukh, Y. (2021). Small-batteries utilization analysis based on mathematical statistical methods in challenges of circular economy. CEUR workshop proceedings, 2870, 1594–1603.
  17. Vanli, T., & Akan, T. (2023). Mapping synergies and trade-offs between smart city dimensions: A network analysis. Cities, 142, 104527.  https://doi.org/10.1016/j.cities.2023.104527
  18. Jonek-Kowalska, I. (2022). Towards the reduction of CO2 emissions. paths of pro-ecological transformation of energy mixes in european countries with an above-average share of coal in energy consumption. Resources Policy, 77, 102701. https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2022.102701.
  19. Matseliukh, Y., Vysotska, V., & Bublyk, M. (2020). Intelligent system of visual simulation of passenger flows. CEUR Workshop Proceedings, 2604, 906–920.
  20. Kim, J. S., & Feng, Y. (2024). Understanding complex viewpoints in smart sustainable cities: The experience of Suzhou, China. Cities, 147, 104832.  https://doi.org/10.1016/j.cities.2024.104832.
  21. Nath, N., Nitanai, R., Manabe, R., & Murayama, A. (2023). A global-scale review of smart city practice   and   research   focusing   on   residential    neighbourhoods.    Habitat    International,     142, 102963.  https://doi.org/10.1016/j.habitatint.2023.102963.
  22. Nguyen, H., Nawara, D., & Kashef, R. (2024). Connecting the indispensable roles of iot and artificial intelligence in smart cities: a survey, Journal of Information and Intelligence.  https://doi.org/10.1016/j.jiixd.2024.01.003
  23. Podlesna, L., Bublyk, M., Grybyk, I., Matseliukh, Y., Burov, Y., Kravets, P., Lozynska, O., Karpov, I., Peleshchak, I., & Peleshchak, R. (2020). Optimization model of the buses number on the route based on queueing theory in a Smart City. CEUR Workshop Proceedings, 2631, 502–515. https://ceur-ws.org/Vol-2631/paper37.pdf.
  24. Sharifi, A., Allam, Z., Bibri, S., & Khavarian-Garmsir, A. (2024). Smart cities and sustainable development  goals  (SDGs):  A  systematic  literature  review  of  co-benefits  and  trade-offs.   Cities,   146, 104659.  https://doi.org/10.1016/j.cities.2023.104659.
  25. Shiu, S. (2024). Ageing in a smart city poses concerns on sustainability from a model perspective. Aging and Health Research, 4(1), 100179.  https://doi.org/10.1016/j.ahr.2023.100179.
  26. Spicer, Z., Goodman, N.,Wolfe, D. A. (2023). How “smart” are smart cities? Resident attitudes towards smart city design. Cities, 141, 104442.  https://doi.org/10.1016/j.cities.2023.104442
  27. Tang, J., Li, Y. (2024). Study on the impact of smart energy on carbon emissions in smart cities from single and holistic perspectives – Empirical evidence from China. Sustainable Cities  and  Society,  101, 105145.  https://doi.org/10.1016/j.scs.2023.105145.
  28. Chen, Y., Chen, S., & Miao, J. (2023). Does smart city pilot improve urban green economic efficiency: Accelerator or inhibitor, Environmental Impact Assessment Review. 104, 107328. https://doi.org/10.1016/j.eiar.2023.107328.
  29. Головне управління статистики у Львівській області https://www.lv.ukrstat.gov.ua/
  30. Портал “Панель міста”. https://dashboard.city-adm.lviv.ua/perevezennya_pasazhyriv_miskym_transportom 
  31. Дія. Відкриті дані Центр компетенцій в сфері відкритих даних https://data.gov.ua/organization/4218ee10-9c89-4e12-8df5-1734bdb4790e
  32. Показники роботи громадського транспорту. Набір даних https://data.gov.ua/dataset/pokaznyky- roboty-hromadskoho-transportu