• ВХОД

    •  

    Полное описание


     Москвичев, Олег Валерьевич. Использование нейронной сети для учёта и анализа показателей работы транспортного предприятия = Using an Artificial Neural Network to Record and Analyse the Performance Indicators of a Transport Enterprise / Олег Москвичев, Светлана Леонова, Дмитрий Васильев. - DOI 10.30932/1992-3252-2023-21-2-4. - Текст : непосредственный // Мир транспорта: теория, история, конструирование будущего = World of Transport and Transportation : журнал. - 2023. - Т. 21, N 2. - С. 39-46. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 1992-3252.
    (Шифр в БД У3027/2023/21/2)
    ГРНТИ УДК
    73.01.75005.5:656
    28.23.37004.032.26-049.8
    РУБ ИИ
    04.01
    07.99

    Рубрики:
    Транспортные предприятия
    Нейронные сети -- Применение

    Кл.слова (ненормированные): городской общественный транспорт -- пригородные железнодорожные перевозки -- нейронная сеть -- интеллектуальная система -- пассажиропоток -- транспортное предприятие -- показатели работы -- неучтённые пассажиры -- оформленные проездные документы -- потребность в подвижном составе
    Аннотация: В последнее время возрастает актуальность вопроса определения фактических значений пассажиропотока на городском общественном и пригородном транспорте на каждом участке маршрута в режиме реального времени, которые оказывают значительное влияние на планирование и организацию, а также на показатели работы транспортного предприятия. Оценить реальные размеры пассажиропотока по числу оформленных пассажирам проездных документов не представляется возможным из-за большого количества неучтённых пассажиров (несоответствия числа оформленных проездных документов реальному значению перевезённых пассажиров). Целью исследования, результаты которого приводятся в статье, является разработка интеллектуальной системы для расчёта и анализа показателей работы транспортного предприятия, которая в автоматическом режиме позволяет собирать, обрабатывать и анализировать информацию о пассажиропотоках, рассчитывать коэффициент сменности пассажиров на маршруте, составлять оптимальные графики и расписание движения автобусов, корректировать интервалы движения транспортных средств, определять потребность в подвижном составе с целью минимизации вероятности отказа пассажиру в посадке, повышения качества обслуживания пассажиров и снижения эксплуатационных расходов транспортного предприятия. Подсчёт значений пассажиропотока в режиме реального времени по каждому транспортному средству на маршруте городского общественного транспорта осуществляется количественным методом, основанным на технологии искусственной нейронной сети, позволяющим в автоматическом режиме обрабатывать большой объём информации с камер видеонаблюдения, которыми оборудуются салоны транспортных средств. С использованием теоретических методов исследования и с помощью интеллектуальной системы выполнены анализ и сравнение числа оформленных проездных документов с фактическим числом перевезённых пассажиров на маршруте городского общественного транспорта Самары с выводом результатов в графический интерфейс пользователя. Получены зависимости числа неучтённых пассажиров на маршруте от величины пассажиропотока и времени суток. Отмечена возможность использования предлагаемой интеллектуальной системы в пригородных электричках при условии оборудования вагонов камерами видеонаблюдения.
    Доп. точки доступа:
    Леонова, Светлана Александровна
    Васильев, Дмитрий Владиславович

    Экз-ры полностью У3027/2023/21/2
    Имеются экземпляры в отделах: всего 2 : ЧЗХР (1), ХРЦ (1)
    Свободны: ЧЗХР (1), ХРЦ (1)
    Переход по DOI



    Заказ фрагмента документа ₽