1 Состояние вопроса исследования и актуальность работы
Современные условия развития экономики и повсеместное внедрение клиенто-ориентированного подхода требуют совершенствования методов и подходов в управлении городским пассажирским транспортом. Являясь сложной системой, на которую влияет множество факторов, комплекс пассажирского транспорта вносит неоценимый вклад в развитие культуры, туризма и экономики городов и регионов. Развитие и совершенствование транспортной системы пассажирских перевозок способствует повышению привлекательности транспорта, что особенно актуально в условиях роста уровня автомобилизации и негативного влияния транспорта на окружающую среду.
По этой причине возникает необходимость построения и развития методов совершенствования системы пассажирского транспорта, позволяющих учесть особенности прогнозирования и формирования динамически меняющихся пассажиропотоков в районах городов и мегаполисов. Применение математических методов позволяет повысить эффективность этих процессов.
В настоящее время в процессе реформ большое значение в формировании и оценке новых экономических отношений, приобретают подходы, учитывающие особенности территорий формирования и предоставления услуг. При этом принципы построения любой транспортной модели имеют признаки общности и требуют учета объективных закономерностей функционирования рынка транспортных услуг и изменения пассажиропотоков [1-3].
С целью повышения обоснованности принимаемых управленческих решений, в первую очередь, необходимо использование экономико-математических методов, что в конечном итоге позволит спрогнозировать спрос на пассажирские перевозки. Работа посвящена достижению данной цели для оптимизации и прогнозирования пассажиропотоков с использованием метода регрессивных машин опорных векторов.
Проблемам развития пассажирского транспорта в городах посвящены работы следующих отечественных ученых: В.А. Гудкова, С.А. Дугина, И.В. Спирина, В.М. Курганова, С.А. Ваксмана, Н.Б. Островского, И.Е. Ефремова, В.В. Зырянова, А.И. Седова, В.А. Юдина и многих других. Они рассматривали вопросы организации, управления, повышения эффективности деятельности общественного транспорта. Применение экономико-математических методов для оценки и оптимизации работы городского транспорта описано в работах Л.Б. Миротина, В.М. Хрущева, В.Б. Зотова, А.С. Михайлова, Е.В. Бережного, Н.Н. Тельновой и многих других отечественных и зарубежных ученых-транспортников [4, 5].
Управление системой городских пассажирских перевозок регламентирует обеспечение регулярности движения подвижного состава на маршрутах, повышение плотности и других характеристик транспортной сети, но при этом удовлетворенность спроса на пассажирские услуги в городах решается не всегда. Поэтому в рамках поставленной цели задачей исследования мы определили развитие применения методов анализа и оценки функционирования городского пассажирского транспорта. Кроме того, в некоторых случаях необходимо организовать работу транспорта таким образом, чтобы за короткий промежуток времени освоить массовые пассажиропотоки из районов городских агломераций по всем направлениям и при этом обеспечить достаточно высокий уровень качества [6-8].
2 Материалы и методы
Известно, что разработка специальных моделей организации транспортного обслуживания населения, даже для отдельных участков маршрутной сети, представляет собой сложный процесс. В связи с этим, практическое применение могут иметь модели, которые позволяют определить разницу между прогнозируемым транспортным потоком и фактическим объёмом предоставленной услуги. Этим объясняется необходимость разработки моделей более высокого класса, которые позволят с наименьшими временными потерями спрогнозировать необходимый объем услуг. Это, в свою очередь, влияет на инфраструктуру и развитие транспортной системы в целом [9, 10].
На основании анализа существующих методов оценки и прогнозирования изменений объемов пассажиропотоков, и спроса на транспортные услуги, можно сделать вывод, что большинство из них применяются для стратегического прогнозирования спроса на транспортные услуги, что обусловлено периодичностью получения необходимой информации о влияющих на спрос факторах: численности населения, валового регионального продукта, среднедушевого дохода, транспортной подвижности населения и т.д. При этом оценки удовлетворения потребностей пассажиров к различным факторам (социально-экономическим, финансовым, качественным характеристикам транспорта, инфраструктурным) являются частью прогнозирования изменений объемов пассажирских перевозок и спроса на транспортные услуги.
Предлагается использовать процесс прогнозирования с помощью регрессионной машины опорных векторов (support vector machine-SVR), основанный на принципе минимизации структурного риска. Его обучающий процесс состоит в поиске оптимального решения выпукло-квадратичного программирования, поэтому его решение является единственным глобальным оптимальным решением. Внедрение алгоритма оптимизации роя частиц (PSO) в оптимизацию параметров позволит повысить точность прогнозирования [10-12].
