Spatial regularities of long-term dynamics of passenger flow at Moscow metro stations
- Авторлар: Kiselev I.V.1
-
Мекемелер:
- Institute of Geography, Russian Academy of Sciences
- Шығарылым: Том 89, № 3 (2025)
- Беттер: 383-393
- Бөлім: ТЕРРИТОРИАЛЬНАЯ ОРГАНИЗАЦИЯ ОБЩЕСТВА
- URL: https://journals.rcsi.science/2587-5566/article/view/353869
- DOI: https://doi.org/10.7868/S2658697525030047
- ID: 353869
Дәйексөз келтіру
Аннотация
Негізгі сөздер
Авторлар туралы
I. Kiselev
Institute of Geography, Russian Academy of Sciences
Email: schwertberg98@yandex.ru
Moscow, Russia
Әдебиет тізімі
- Бернштейн-Коган С.В. Очерки географии транспорта: учеб. пособие для вузов. М.: Гос. изд-во, 1930. 348 с.
- Беленький М.Н. Экономика пассажирских перевозок. М.: Транспорт, 1974. 271 с.
- Гольц Г.А. Транспорт и расселение. М.: Наука, 1981. 247 с.
- Киселев И.В. Влияние особенностей пространственной структуры города на неравномерность пассажиропотоков на московском метрополитене // Социально-экономические проблемы развития и функционирования транспортных систем городов и зон их влияния: матер. XXVII Международ. (тридцатой Екатеринбургской) науч.-практич. конф. (19–20 июня 2021 г.) / науч. ред. С.А. Ваксман. Екатеринбург: АМБ, 2021. С. 259–269.
- Махрова А., Нефедова Т., Трейвиш А. Москва: мегаполис? агломерация? мегалополис? // Демоскоп Weekly. 2012. № 517–518.
- Некраплённая М.Н., Намиот Д.Е. Анализ матриц корреспонденции метро // Int. J. Open Information Technologies. 2019. Т. 7. № 7. С. 68–80.
- Тархов С.А. Эволюционная морфология транспортных сетей. М.: ИГ АН СССР, 1989. 382 с.
- Alfred Chu K.K., Chapleau R., Trepanier M. Driver-assisted bus interview: Passive transit travel survey with smart card automatic fare collection system and applications // Transportation Res. Record. 2009. Vol. 2105. № 1. P. 1–10.
- Bagchi M., White P.R. The potential of public transport smart card data // Transport Policy. 2005. Vol. 12. № 5. P. 464–474.
- Barry J.J., et al. Origin and destination estimation in New York City with automated fare system data // Transportation Res. Record. 2002. Vol. 1817. № 1. P. 183–187.
- Brandes U. A faster algorithm for betweenness centrality // J. Mathematical Sociology. 2001. Vol. 25. № 2. P. 163–177.
- Cats O., Jenelius E. Dynamic vulnerability analysis of public transport networks: mitigation effects of real-time information // Networks and Spatial Economics. 2014. Vol. 14. P. 435–463.
- Chen M.C., Wei Y. Exploring time variants for short-term passenger flow // J. Transport Geography. 2011. Vol. 19. № 4. P. 488–498.
- Fan Y., et al. Dynamic robustness analysis for subway network with spatiotemporal characteristic of passenger flow // Ieee Access. 2020. № 8. P. 544–555.
- Hasan S., et al. Spatiotemporal patterns of urban human mobility // J. Statistical Physics. 2013. Vol. 151. P. 304–318.
- Sørensen J.B. The use and misuse of the coefficient of variation in organizational demography research // Sociological Methods & Research. 2002. Vol. 30. № 4. P. 475–491.
- Sedgwick P. Spearman’s rank correlation coefficient // Bmj. 2014. Vol. 349.
- Sun L., et al. Understanding metropolitan patterns of daily encounters // Proceedings of the National Academy of Sciences. 2013. Vol. 110. № 34. P. 13774–13779.
- Sun Y., Shi J., Schonfeld P.M . Identifying passenger flow characteristics and evaluating travel time reliability by visualizing AFC data: a case study of Shanghai Metro // Public Transport. 2016. Vol. 8. P. 341–363.
- Tan Q., et al. Statistical analysis and prediction of regional bus passenger flows // Int. J. of Modern Physics B. 2019. Vol. 33. № 11. P. 1950094.
- Zhao J., et al. Spatio-temporal analysis of passenger travel patterns in massive smart card data // IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. 2017. Vol. 18. № 11. P. 3135–3146.
Қосымша файлдар

