Detection of correlational dependencies between traffic demand and population density on streets with irregular traffic

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

This article discusses the main ways to solve the problem associated with limited information about the parameters of traffic flows on the network of streets at the stage of development of construction project drawings and specifications for streets with irregular transport demand. The task was to interpret the data obtained through remote monitoring, in the equations of finding the intensity on the streets with an irregular traffic. During the experiments, a large volume of statistical data was obtained. Based on it graphical models of dependencies of traffic intensity and population density were developed. The mathematical description of the graphical data was presented as the particular equations that took into account the differential influence of significant factors in areas of various functional purposes. The reasonability of using the developed functions is determined by the possibility of finding the required characteristics with minimal expenses of resources. A formalized model of multifactor dependence based on the synthesis of particular equations and took into account all selected parameters, has been proposed. The conclusion on the future research was formed, namely about the possibility of testing the equations for the settlements of near and far abroad and the calculation of the economic evaluation to replace the existing methods.

About the authors

T. G. Babich

Industrial University of Tyumen

Email: babichtg@tyuiu.ru

A. A. Testeshev

Industrial University of Tyumen

Email: testeshevaa@tyuiu.ru

References

  1. Сильянов, В. В. Теория транспортных потоков в проектировании дорог и организации движения / В. В. Сильянов. – Москва : Транспорт, 1977. – 303 с. – Текст : непосредственный.
  2. Дрю, Д. Р. Теория транспортных потоков и управление ими / Д. Р. Дрю ; пер. с англ. Е. Г. Коваленко, Г. Д. Шермана. – Москва : Транспорт, 1972. – 424 с. – Текст : непосредственный.
  3. Тимоховец, В. Д. Совершенствование методов дистанционного мониторинга транспортных потоков для проектирования улично-дорожной сети крупных городов : специальность 05.23.11 «Проектирование и строительство дорог, метрополитенов, аэродромов, мостов и транспортных тоннелей» : диссертация на соискание степени кандидата технических наук / В. Д. Тимоховец; Тюменский индустриальный университет. – Тюмень, 2020. – 133 с. – Текст : непосредственный.
  4. Хейт, Ф. Э. Математическая теория транспортных потоков / Ф. Э. Хейт ; пер. с англ. Е. Г. Коваленко. – Москва : Мир, 1966. – 286 с. – Текст : непосредственный.
  5. Тестешев, А. А. Исследование транспортных потоков на улицах с нерегулярным движением методом дистанционного спутникового мониторинга / А. А. Тестешев, Т. Г. Микеладзе. – doi: 10.15593/24111678/2019.04.06. – Текст : непосредственный // Транспорт. Транспортные сооружения. Экология. – 2019. – № 4. – С. 51–57.
  6. Григорова, Т. М. Методы и практика прогнозирования расчетных характеристик автомобильных дорог / Т. М. Григорова, О. Ф. Дащенко. – Текст : непосредственный // Труды Одесского политехнического университета. – 2007. – № 1. – С. 51–56.
  7. Хомяк, Я. В. Организация дорожного движения : учебник для вузов по специальности «Организация дорожного движения» и «Эксплуатация автомобильного транспорта». – Киев : Вища шк., 1986. – 270 с. – Текст : непосредственный.
  8. Тестешев, А. А. Идентификация объектов городской инфраструктуры при дистанционном спутниковом зондировании транспортных потоков на улицах с нерегулярным движением / А. А. Тестешев, Т. Г. Бабич. – doi: 10.31660/2782-232X-2021-4-60-66. – Текст : непосредственный // Архитектура, строительство, транспорт. – 2021. – № 4 (98). – С. 60–66.
  9. Величина и сила коэффициента корреляции. – Текст : электронный // Математическая статистика для психологов : сайт. – URL: https://statpsy.ru/correlation/velicina/ (дата обращения: 29.01.2021).
  10. Маркуц, В. М. Транспортные потоки автомобильных дорог и городских улиц : практические приложения / В. М. Маркуц. – Текст: электронный // GenDocs.ru : сайт. – URL: https://gendocs.ru/v36995/маркуц_в.м._транспортные_потоки_автомобильных_дорог_и_городских_улиц (дата обращения: 22.03.2022).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».