Совершенствование метода оценки транспортного спроса на перевозки городским пассажирским транспортом тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.22.10, кандидат технических наук Шаров, Максим Игоревич

• Шаров, Максим Игоревич
• кандидат технических наук
• 2008

Оглавление диссертации кандидат технических наук Шаров, Максим Игоревич

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1 СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ И ЗАДАЧИ ПЛАНИРОВАНИЯ ПАССАЖИРСКИХ АВТОМОБИЛЬНЫХ ПЕРЕВОЗОК НА ОСНОВЕ ОЦЕНКИ ТРАНСПОРТНОГО СПРОСА.

1.1 Общие задачи планирования пассажирских автомобильных перевозок.

1.2 Методы расчета матриц корреспонденций на основе данных подвижности населения.

1.3 Методы обновления матриц корреспонденций.

1.4 Задачи исследования.

ГЛАВА 2 ОБОСНОВАНИЕ МОДЕЛИ РЕГРЕССИОННОЙ ОЦЕНКИ СУЩЕСТВУЮЩЕЙ МАТРИЦЫ

КОРРЕСПОНДЕНЦИЙ.

2.1 Общие принципы регрессионной оценки матриц корреспонденций.

2.2 Методы робастной регрессии.

2.3 Предлагаемая модель регрессионной оценки существующей матрицы корреспонденций с использованием данных замеров пассажиропотоков на сети ГПТ.

2.4 Выводы.

ГЛАВА 3 МЕТОДИКА ПРОВЕДЕНИЯ ОБСЛЕДОВАНИЯ

ПАССАЖИРСКИХ ПОТОКОВ И ТРАНСПОРТНОГО СПРОСА.

3.1 Исследуемые характеристики транспортного спроса.

3.1.1 Характеристики передвижений населения.

3.1.2 Параметры сети ГПТ.

3.1.3 Кривая расселения.

3.2 Методика обследования пассажиропотоков на сети.

3.2.1 Существующие методики обследования пассажиропотоков

3.2.2 Выбор метода обследования и правила определения сечений.

3.3 Существующая методика определения транспортного спроса.

3.3.1 Разделение территории города на расчетные зоны.

3.3.2 Разработка транспортной анкеты и общие положения анкетных обследований.

3.3.3 Объём опроса населения.

3.3.4 Обработка полученных данных.

3.4 Выводы.

ГЛАВА 4 СРАВНЕНИЕ ТОЧНОСТИ МЕТОДОВ ОЦЕНКИ

МАТРИЦ КОРРЕСПОНДЕНЦИИ.

4.1 Результаты обследования подвижности населения.

4.1.1 Подвижность населения по результатам обследования.

4.1.2 Качество транспортного обслуживания по результатам обследования.

4.1.3 Кривая расселения в г. Иркутске по результатам обследования.

4.2 Результаты расчета матриц корреспонденции: на основе подвижности населения.

4.3 Результаты обследования пассажиропотоков.

4.4 Результаты обновления ранее рассчитанной матрицы корреспонденции по данным замеров пассажиропотоков.

4.5 Статистическое сравнение двух методов оценки матриц корреспонденций.

4.6 Экономическая эффективность мероприятия.

4.7 Выводы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Совершенствование метода оценки транспортного спроса на перевозки городским пассажирским транспортом»

Актуальность темы исследования определяется ростом уровня автомобилизации и транспортной подвижности населения нашей страны, что усложняет процесс проектирования систем городского пассажирского транспорта (ГПТ) и управления этими системами. К числу актуальных задач относится разработка эффективных методов оценки спроса на транспортное облуживание, в том числе позволяющих определять разделение этого спроса между ГПТ и индивидуальным автомобильным транспортом. Постоянно обновляемая информация о транспортном спросе позволяет повысить эффективность управления системой ГПТ и улучшить качество транспортного обслуживания населения.

Основной и важнейшей математической " формой описания транспортного спроса населения на передвижения является межрайонная матрица корреспонденций. Существует два принципиальных подхода к оценке матрицы корреспонденций: расчет матрицы между транспортными районами; её обновление с использованием данных замеров пассажиропотоков на участках сети и «старой» (т.е. полученной ранее) матрицы корреспонденций.

Первый метод требует выполнения трудоемких обследований подвижности населения. Второй - позволяет использовать методы измерения пассажиропотоков, в том числе автоматизированные, вместе с тем он был мало изучен советскими и российскими специалистами, при этом в зарубежной практике управления транспортными системами этот метод активно используется. Поэтому данное диссертационное исследование посвящено разработке метода оценки матрицы корреспонденций на сети ГПТ с использованием значений пассажиропотоков и «старой» матрицы корреспонденций.

Рабочая гипотеза заключается в том, что обновление матрицы корреспонденций с использованием данных замеров пассажиропотоков на сети ГПТ и «старой» матрицы корреспонденций позволяет значительно уменьшить трудоёмкость определения транспортного спроса, обеспечивая при этом необходимую точность.

Целью исследования является повышение эффективности планирования и управления работой общественного пассажирского транспорта на основе разработки метода определения транспортного спроса, использующего данные замеров пассажиропотоков на сети ГПТ и «старую» матрицу корреспонденций.

Объектом исследования является процесс передвижения пассажиров на общественном и индивидуальном автомобильном транспорте.

Предметом исследования является распределение пассажирских корреспонденций между районами города, с использованием общественного и индивидуального автомобильного транспорта, а так же сходимость предлагаемого метода обновления старой матрицы корреспонденций.

Задачи исследования:

1. Теоретически обосновать метод оценки транспортного спроса, основанного на обновлении матрицы корреспонденций, с использованием замеров пассажиропотоков на сети и «старой» матрицы корреспонденций.

2. Разработать методику подготовки исходных данных для предлагаемого метода оценки транспортного спроса.

3. Рассчитать традиционным методом (используя данные о подвижности населения, определяемые анкетным способом, и емкости транспортных районов) существующую матрицу на примере Иркутска.

4. Выполнить обновление «старой» матрицы корреспонденций с использованием данных о пассажиропотоках на примере сети ГПТ Иркутска.

5. Оценить точность предлагаемого метода оценки матрицы корреспонденций путем сравнения его с методом расчёта матрицы корреспонденций по данным обследований подвижности населения.

Научная новизна заключается в:

1) новом подходе к оценке существующего транспортного спроса, использующем данные обследований пассажиропотоков и «старой» матрицы корреспонденций;

2) математической модели регрессионного обновления матрицы корреспонденций пассажирских потоков при использовании «старой» матрицы и данных замеров пассажиропотоков на сети;

3) данных о подвижности населения, полученных в условиях растущего (современного) уровня автомобилизации, позволяющих повысить точность оценки транспортного спроса и корректировать сеть ГПТ.

Научные положения, выносимые на защиту:

1. Модель обновления матрицы пассажирских корреспонденций, основанная на данных замеров пассажиропотоков и «старой» матрицы корреспонденций, позволяющая значительно снизить трудоёмкость и стоимость работ в сравнении с методом расчёта матрицы, базирующемся на данных подвижности населения и емкостях транспортных районов;

2. Методика подготовки исходных данных для обновления матрицы корреспонденций, включающая проведение обследований пассажиропотоков и правила выбора сечений на сети ГПТ;

3. Результаты сравнения точности метода расчёта существующей матрицы корреспонденций, основанного на данных о подвижности населения, и метода обновления матрицы пассажирских корреспонденций.

Обоснованность и достоверность научных положений, выводов и рекомендаций обеспечены: репрезентативными объемам выборок; проверкой сходимости расчётных и опытных данных, статистическими критериями; применением библиотек статистической обработки и оптимизации пакета MATLAB, и пакета макромоделирования пассажиропотоков VISUM.

Практическая значимость работы. Предложенный метод оценки транспортного спроса позволяет:

•муниципальным органам, перевозчикам, проектным организациям при планировании и проектировании работы ГПТ оценивать транспортный спрос на передвижения между районами города (т.е. существующую матрицу) используя только данные замеров пассажиропотоков, без сбора данных о районах прибытия и отправления, что позволяет значительно снизить трудоёмкость и стоимость таких работ;

•применять различные способы обследования пассажиропотоков, в том числе выполняемые с использованием новейших технологий (электронные проездные билеты, датчики входа-выхода на подвижном составе, детекторы).

Внедрение результатов работы. Предложенный в диссертации метод обновления существующих матриц корреспонденций применён в проектной работе, выполненной по заказу администрации г. Иркутска: «Расчет пассажирских потоков на городском маршрутном пассажирском транспорте и индивидуальном автомобильном транспорте в г. Иркутске».

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационного исследования были представлены в научных докладах и выступлениях: на ежегодной научно-технической конференции Иркутского государственного технического университета (г. Иркутск, 2007 г.); на XV и XVI международных научно-практических конференциях «Социально-экономические проблемы развития транспортных систем городов и зон их влияния» (г. Екатеринбург, 2006, 2007 гг.); на V всероссийской научно-технической конференции (Красноярск, 2007 г.); на V международной научно-практической конференции (Минск, 2007г.); на VII и VIII международной научно-практической конференции «Организация и безопасность дорожного движения в крупных городах» (г. С-Петербург, 2006, 2008 гг.).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 10 печатных работ, в том числе 2 публикации в рецензируемом издании, включенном в перечень ВАК, 6 - в российских изданиях и 2 - в зарубежных.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, общих выводов, списка литературы и приложения. Содержит 160 страниц основного текста, включает 23 таблиц и 28 рисунков. Библиографический список содержит 132 источника.

Заключение диссертации по теме «Эксплуатация автомобильного транспорта», Шаров, Максим Игоревич

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

Диссертация является законченным научно-квалификационным исследованием, в котором содержится решение задачи повышения эффективности планирования и управления работой городского пассажирского транспорта на основе применения метода определения транспортного спроса, использующего регрессионное обновление матрицы корреспонденций, внедрение которого позволит значительно снизить трудозатраты и стоимость обследований. Это позволило сделать следующие выводы:

1. Традиционный метод получения данных о транспортном спросе является трудоёмким и дорогостоящим процессом.

2. Теоретически обоснован метод регрессионного обновления матрицы корреспонденции по данным замеров величин пассажиропотоков и «старой» матрицы корреспонденции, которая описана в М-файле программной среды МАТЬАВ.

3. Предложена методика подготовки исходных данных для обновления матрицы корреспонденций, включающая проведение обследований пассажиропотоков и правила выбора сечений на сети ГПТ. Методика позволяет проводить обследования в современных условиях, потому что учитывает все типы транспортных средств, используемых в данное время.

4. Оценка характеристик подвижности населения Иркутска в современных условиях, которые были определены по специально разработанной анкете, позволили установить, что:

• только 55% населения при поездке на работу укладываются в установленный норматив 38 мин. Средняя продолжительность времени поездки составляет 19, 6 минут;

• максимальный пассажиропоток приходится на утренние часы с 7:00 - 8:00, а коэффициент суточного максимума составляет 0,127, что подтверждается исследованиями, которые были проведены в других городах;

• средняя подвижность населения в сутки составила 2,4 поездок на одного человека в сутки, а количество поездок, которое приходится на одного жителя в год, составляет 876.

5. Используя существующий метод расчета транспортного спроса на основе данных о подвижности населения, была рассчитана матрица корреспонденций. В специально разработанном программном обеспечении применялась гравитационная модель. В процессе чего было установлено:

• наилучшей аппроксимацией данных при расчете кривой расселения обладает функция EVA, коэффициент множественной детерминации для рассмотренной функции R2 > 0.98

• наибольшее сосредоточение пассажиропотока отмечено в 1 зону (центр города), что говорит о необходимости разнесения функций центра в другие районы города.

6. Апробация предложенного метода на реальной сети ГПТ показала, что он отвечает основным задачам в области планирования работы ГПТ. В процессе реализации была обновлена матрица корреспонденций, полученная 1985 г.

7. Оценка точности предложенного метода показала, что он сопоставим с методом расчёта матрицы корреспонденций на основе данных о подвижности, а коэффициент корреляции составил R >0.95 Так же, при проверке значимости разницы пар выборки, было установлено, что коэффициент Стьюдента t = 1.14, что не превышает критического значения

05:155 = 1,96

Разработанный метод позволяет существенно снизить сроки и затраты на определение транспортного спроса, потому как использует, только лишь данные замеров величин пассажиропотоков и старой матрицы корреспонденции. Ожидаемый экономический эффект от внедрения мероприятия в Иркутске составил более 1 млн. рублей.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Шаров, Максим Игоревич, 2008 год

1. Артынов А.П. Автоматизация процессов планирования и управления транспортными системам / А.П. Артынов, И.И. Скалецкий. М.: Транспорт, 1981. - 280 с.

2. Афифи А., Статистический анализ: подход с использованием ЭВМ: Пер с англ. / А. Афифи, С. Эйзен. М.: Мир, 1982. - 488 с.

3. Баккер Скотт Ф. Профессиональное программирование в Microsoft

4. Access 2002.: Пер. с англ. / Ф. Баккер Скотт. М.: Издательский дом «Вильяме», 2002. - 992 с.

5. Болоненков Г.В. Организация скоростных автобусных сообщений в городах / Г.В. Болоненков. М., «Транспорт», 1977, 160 с.

6. Бирюкова Л.Г., Теория вероятностей и математическая статистика:

7. Учеб. Пособие. / Л.Г. Бирюкова и др. М.: ИНФРА-М, 2004. - 287 с.

8. Блатнов М.Д. Пассажирские автомобильные перевозки: Учебник для автотранспортных техникумов. / М.Д. Блатнов. 3-е изд., перераб. И доп. -М.: Транспорт, 1981.-222 с.

9. Боровиков В. Statistica Искусство анализа на компьютере - Дляпрофессионалов. / В. Боровиков. Изд. дом «Питер», 2001. - 650 с.

10. Брайловский Н.О., Моделирование транспортных систем / Н.О. Брайловский, Б.И. Грановский. -М.: Транспорт, 1978. 125 с.

11. Булавский В.А. Численные методы линейного программирования / В.А. Булавский, З.А. Звягина, М.А. Яковлева; под ред. Л.В. Канторовича. М.: Наука, 1977. - 367 с.

12. Васильев Е.М. Нелинейные транспортные задачи на сетях / Е.М. Васильев, Б.Ю. Левит, В.Н. Лившиц. М.: Финансы и статистика, 1981.- 104 с.

13. Вильсон Д. Энтропийные методы моделирования сложных систем / Д. Вильсон. М.: Наука, 1987. - 248 с.

14. Вознесенский В.А. Статистические методы планирования эксперимента в технико-экономических исследованиях / В.А. Вознесенский. — 2е-изд. Перераб. и доп. М.: финансы и статистика, 1975.- 120 с.

15. Володин Е.П. Организация и планирование перевозок пассажиров автомобильным транспортом / Е.П. Володин, H.H. Громов. - М.: «Транспорт», 1982 . - 224 с.

16. Варелопуло Г.А. Организация движения и перевозок на городском пассажирском транспорте / Г.А. Варелопуло М.: Транспорт, 1990.208 с.

17. Гудков В.А. Технология, организация и управление пассажирскими автомобильными перевозками: Учеб. Для вузов / В.А. Гудков, Л.Б. Миротин; под ред. Л.Б. Миротина. -М.: Транспорт, 1997. 254 с.

18. Гудков В.А. Пассажирские автомобильные перевозки : учебник для вузов / В.А. Гудков и др.; под ред. В.А. Гудкова М.: Горячая линия - Телеком, 2004. - 448 с.

19. Голштейн В.И. Задачи линейного программирования транспортного типа / В.Н. Голштейн, Д.Б. Юдин. М.: Наука, 1969. — 382 с.

20. Демиденко Е.З. Линейная и нелинейная регрессия / Е.З. Демиденко. -М.: Финансы и статистика, 1981. 302 с.

21. Джонсон Н. Статистика и планирование эксперимента в технике и науке / Н. Джонсон, Ф. Лион. М.: Мир, 1980. - 510 с.

22. Дрю Д. Теория транспортных потоков и управление ими. / Д. Дрю. -М.: Транспорт, 1972.-424 с.

23. Ефремов И.С. Теория городских пассажирских перевозок: Учеб. пособие для вузов / И.С. Ефремов, В.М. Кобозев, В.А. Юдин. -М.:Высш. Школа, 1980. 535 с.

24. Зарубежные библиотеки и пакеты программ по вычислительной математике / под ред. У. Кауэлла.; Пер. с англ. М.: Наука, 1993. - 344 с.

25. Зубков Г.Н. Применение моделей и методов структурного анализа систем в градостроительстве / Г.Н. Зубков. М.: Стройиздат, 1984. — 152 с.

26. Зырянов В.В. Критерии оценки условий движения и модели транспортных потоков / В.В. Зырянов. Кемерово: Кузбасский политехнический институт, 1993. - 164 с.

27. Имельбаев Ш.С. Анализ стохастических коммуникационных систем с применением термодинамического подхода / Ш.С. Имельбаев Б.Л. Шмульян. // Автоматика и телемеханника, 1977. -№5. С. 77 - 87.

28. Клинковштейн Г.И. Организация дорожного движения / Г.И. Клинковштейн, В.И. Коноплянко. МАДИ. - М., 1977. - 59 с.

29. Клепик Н.К. Статистическая обработка эксперимента в задачах автомобильного транспорта. Учебное пособие / Н.К. Клепик. -Волгоград: ВолгГТУ, 1995. 96 с.

30. Клепик Н.К. Планирование эксперимента в задачах автомобильного транспорта. Учебное пособие / Н.К. Клепик, В.А. Гудков, В.Н. Тарновский. Волгоград: ВолгГТУ, 1996. - 104 с.

31. Краткий автомобильный справочник — М.: АО «ТРАНСКОЛСАНТИНГ», НИИАТ, 1994 779 с.

32. Кремер Н.Ш. Теория вероятностей и математическая статистика: Учебник для вузов / Н.Ш. Кремер. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001. - 543 с.

33. Лобанов Е.М. Транспортная планировка городов / Е.М. Лобанов. М.: Транспорт, 1990. - 240с

34. В.Михайлов А.Ю. Современные тенденции проектирования и реконструкции улично-дорожных сетей городов / А.Ю. Михайлов, И.М. Головных. Новосибирск: Наука, 2004. - 267 е., ил.

35. Михайлов А.Ю. Современные тенденции проектирования и реконструкции улично-дорожных сетей / А.Ю. Михайлов. -Новосибирск: Наука, 2004.-266 с.

36. Михайлов А.Ю. Робастное восстановление матриц корреспонденций / А.Ю. Михайлов, Р.Ю. Лагерев // Организация и безопасность движения в крупных городах: Сб. докл. 6-я Междунар. конф. -СЛетербург: СПбГАСУ, 2004. С. 232 - 234.

37. Мун Э.Е. Организация перевозок пассажиров маршрутными такси / Э.Е. Мун, А.Д. Рубец. М.: Транспорт, 1986. - 136 с.

38. Муртаф Б. Современное линейное программирование: Пер. с англ. / Б.• Муртаф. М.: Мир, 1984. - 224 с.

39. Мягков В.Н. Математическое обеспечение градостроительного проектирования / В.Н. Мягков, Н.С. Пальчиков, В.П. Федоров. JL: Наука, 1989. - 144 с.

40. Петрович M.JI. Регрессионный анализ и его математическое обеспечение на ЕС ЭВМ: Практическое руководство / M.JI. Петрович. -М.: Финансы и статистика, 1982. 199 с.

41. Потемкин В.Г. Система инженерных и научных расчетов Matlab 5.x / В.Г. Потемкин. М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 1999. - 304 с.

42. Семенов В.В. Математическое моделирование динамики транспортных потоков мегаполиса. Электронный ресурс. /В.В. Семенов Режим доступа: http://bookpage.ru/books/13582.html (21 ноября 2003).

43. Сербер Д. Линейный регрессионный анализ. Пер. с англ. / Д. Сербер. -М.: Мир, 1980.-456 с.

44. Сильянов В.В. Теория транспортных потоков в проектировании дорог и организации движения / В.В. Сильянов. М.: Транспорт, 1977. - 303 с.

45. Смоляк С.А. Устойчивые методы оценивания: (Статистическая обработка неоднородных совокупностей) / С.А. Смоляк, Б.П. Титаренко. М.: Статистика, 1980. - 208 с.

46. СНиП 2.07.01 89. Градостроительство. Планировка и застройка городских и сельских поселений. / Госстрой СССР. - М.: ЦНТИ Госстроя СССР, 1989. - 56 с.

47. Спирин И.В. — Организация и управление пассажирскими перевозками: Учебник для студ. Учреждений сред. проф. образования / И.В. Спирин. М.: Издательский центр «Академия», 2003. - 400 с.

48. Стейнбринк П.А. Оптимизация транспортных систем. Пер. с англ. / П.А. Стейнбринк. М.: Транспорт, 1981. - 320 с.

49. Стренг Г. Линейная алгебра и ее применения. Пер. с англ. / Г. Стренг -М.: Мир. -454 с.

50. Таранов А.Т. Перевозка пассажиров автомобильным транспортом / А.Т. Таранов. М.: Транспорт, 1972 216 с.

51. Титаренко Б.П. Устойчивые оценки параметров регрессионных моделей. Алгоритмическое и программное обеспечение многомерного статистического анализа. Ученые записки по статистике. / Б.П. Титаренко. М.: Наука, 1980. -т.36. - С. 137-138.

52. Федоров В.П. Математическая модель формирования пассажиропотоков / В.П. Федоров // Изв. АН СССР. "Техн. кибернетика", 1974. №4. - С.17 - 26.

53. Швецов В.И. Математическое моделирование загрузки транспортных систем / В.И. Швецов, А.С. Алиев. М.: Едиториал УРСС, 2003. - 64 с.

54. Юдин Д.Б. Линейное программирование. Теория, методы и приложения / Д.Б. Юдин, Е.Г. Голыптейн. М.: Наука, 1969. - 424 с.61.2001 LINEAR PROGRAMMING SOFTWARE SURVEY электронный ресурс. Режим доступа: http://lionhrtpub.com /orms/ surveys/LP/LP-survey.html,

55. Abrahamsson T. Estimation of Origin destination Matrices Using Traffic Counts / T. Abrahamsson. A Literature Survey. IIASA Interim Report IR-98-021/May, 1998.-27 p.

56. Aldrin M. Traffic volume estimation from shot-period traffic counts / M. Aldrin // Traffic Eng. and Contr., 1998. v. 39 - N12. - P. 656 - 659.

57. Baervald I.E. Transportation and Traffic Engineering Handbook / I.E. Baervald. Prentice Hall, Engelwood Cliffs, 1976. - 1080 p.

58. Barr R.S., A New Optimization Method for Large Scale Fixed Charge Transportation Problems / R.S. Barr, F. Glover, D. Klingman // Operations Research. 1981. Vol.29(3). - P.448-463.

59. Bell M.G. The Estimation of an Origin-Destination Matrix from Traffic Counts / M.G. Bell // Transportation Science, 1983. Vol.17 (2) - P.198-217.

60. Bell M.G. Variances and Covariances for Origin-Destination Flows When Estimated by Log-Linear Models / M.G. Bell. // Transportation Research, 1985. -Vol. 19B No. 6. - P. 497-507.

61. Bell M.G. The Real Time Estimation of Origin-Destination Flows in the Presence of Platoon Dispersion / M.G. Bell. // Transportation Research. 1991.-Vol. 25B, P. 115-125.

62. Bell M.G. The Path Flow Estimator as a network observer / M.G. Bell, S. Grosso. // Traffic Eng. and Contr., 1998, -v 39. N10. -P. 540 - 549.

63. Boyce D.E. A Discrete Transportation Network Design Problem with Combined Trip Distribution and Assignment / D.E. Boyce, B.N. Janson. // Transportation Research. 1980. -Vol. 14B. P. 147-154.

64. Branston D. The estimation of saturation flow, effective green time and passenger car equivalents at traffic signals by multiple liner regression / D. Branston, H.J. Van Zulien // Transp. Res., 1987. v. 12. -P. 47-53.

65. Carey M. A Method for Direct Estimation of Origin-Destination Trip Matrices / M. Carey, C. Hendrickson, K. Siddharthan // Transportation Science. 1981.-Vol. 15 (1).-P.32-49.

66. Cascetto E. Estimation of trip matrices from traffic counts and survey data: a generalized least squares estimator / E. Cascetto // Trans. Res., 1984. -B 18. -N4-5. P.289 - 299.

67. Cascetto E. Estimation of Trip Matrices from Traffic Counts and Survey Data: A Generalised Least Squares Estimator / E. Cascetto // Transportation Research, 1984. -V0I.I8B (4/5). P.289-299,

68. Charlewars J.A. Control and routining of traffic in road network / J.A. Charlewars // Traff. Eng. And Contr. 1979. vol. 20. - N10. - P. 460 - 466.

69. Cascetta E. A Unified Framework for Estimating or Updating Origin/Destination Matrices from Traffic Counts / E. Cascetta, S. Nguyen. // Transportation Research B, 1988. Vol. 22B. - N6. -P. 437-455.

70. Cascetta E. Dynamic Estimators of Origin-Destination Matrices Using Traffic Counts / E. Cascetta, D. Inaudi, Marquis G. //Transportation Science, 1993. Vol. 27. - N4. - P. 363-373

71. Cremer, M. A New Class of Dynamic Methods for the Identification of Origin-Destination Flows / M. Cremer, H. Keller. // Transportation Research-B. 1987.-Vol. 21B-N2.-P. 117-132.

72. SO.Dantzig G.B. Formulating and Solving the Network Design Problem by Decomposition / G.B. Dantzig, S.F. Maier. //Transportation Research, 1979. -Vol.13B.-P. 5-17.

73. De Palma A. Optimization Formulations and Statitic Equlibrium in Congested Transportation Networks / A. De Palma, Y. Nesterov. //Universite de Cergy Pontoise, Universite Catholique de Louvain, FNRS Suisse support, July, 1998. - 28 p.

74. Dowling R.C. Comparison of small area OD estimation techniques / R.C. Dowling, A.D. May. // Transp. Res. Rec. 1985. -N1045.- P.9 - 15.

75. Gang-Len Chang Recursive Estimation of Time-Varying Origin-Destination Flows from Traffic Counts in Freeway Corridors / Gang-Len Chang, Jifeng Wu //Transportation Research-B, 1994. Vol. 28B. - P. 141-160.

76. Erlander S. On astimation of trip matrices in the case of missing and uncertain data / S. Erlander //Transp. Res. 1985. B19. - P. 123 - 141.

77. Erlander S., Jornsten D.O. and Lundgren J. T. On the Estimation of Trip Matrices in the Case of Missing and Uncertain Data / D.O. Jornsten, S. Erlander//Transportation Res., 1985. Vol. 19B. -P.123-141.

78. Fisk C.S. On Combining Maximum Entropy Trip Matrix Estimation with User Optimal Assignment / C.S. Fisk //Transportation Res. 1988. Vol.22B. - P.69-79,.

79. Fisk C. S. Trip matrix Estimation from Link traffic Counts: The Congested Network Case / C. S. Fisk //Transportation Res. 1989. Vol.23(B). -P. 331336.

80. Florian M. An improved linear approximation algorithm for the network equilibrium (packet switching) problem / M. Florian. //IEEE Proc. Decision and Control, 1977.-p. 812-828.

81. Geva I. Maximum likelihood and bayesian methods for the estimation on origin - destination flows /1. Geva, E. Hauer, U. Landau //Transp. Res. Rec., 1983. -N944. -P.101- 105.

82. Gur Y. Estimation trip tables from traffic counts: comparative evaluation of available techniques / Y. Gur. //Transp. Res. Rec., 1983. N944. - P.113 -117.

83. Hamerslag R. Estimation of Trip Matrices: Shortcomings and Possibilities for Improvement. / R. Hamerslag, B.H. Immers //Transportation Research Record 1203, TRB, National Research Council, Washington, D.C., 1988. -P. 27-39.

84. Hazelton Martin L. Lies, damned lies and O-D matrix estimation, электронный ресурс. / L.M. Hazelton // Department of Mathematics & Statistics, University of Western Australia, 25 p. Режим доступа: http://www.maths.uwa.edu.au/~martin/odtalk.pdf

85. Highway Capacity Manual 2000. Transportation Research Board, National Research Council. - Washington, D.C., USA, 2000, - 1134 p.

86. Homburger, W. S. (ed.). Transportation and Traffic Engineering Handbook, 2nd ed. Prentice-Hall, Inc., Englewood Cliffs, N.J., 1982.

87. Hedrickson С. Estimation Matrices with constrained regression / C.

88. Hun A.F. Trip table synthesis for CBD networks: evaluation of the LINKOD model / A.F. Hun, E.C. Sullivan //Transp. Res. Rec., 1983. -N944. -P.106- 112.

89. LeBlanc L.J Selection of a Trip Table which Reproduces Observed Link Flows / L.J. LeBlanc, K. Farhangian //Transportation Res., 1982. -V0I.I6B (2), -P.83-88.

90. Maarseveen M. Estimation OD tables using empirical rout-choice information with application to bicycle traffic / M. Maarseveen, G. Jansen, P. Bovy. //Transp. Res. Rec., 1985. N1045. - P. 15 - 23.

91. Maher M. J. Inferences on Trip Matrices from Observations on Link Volumes: A Bayesian Statistical Approach / M. J. Maher //Transportation Res., 1983. -Vol.l7B(6) P.435-447.

92. McNeil S. Regression formulation of the matrix estimation problem / S. McNeil, C. Hedrickson //Transp. Sci. 1985. v. 19. - N3, - P. 278 - 292.

93. S. McNeil A Note on Alternative Matrix Entry Estimation Techniques / S. McNeil, С. Hendrickson //Transportation Res., 1985. Vol.l9B(6). -P.509-519.

94. Nihan N.L. Recursive Estimation of Origin-Destination Matrices from Input/Output Counts / N.L. Nihan, G.A. Davis.//Transportation Researcli-B, 1987-Vol. 21B. -N2. -P. 149-163.

95. Navin F. P. Understanding traffic flows at near capacity / F.P. Navin, F. Hall. //1TE Journal, 1989. -N8. -P. 31 35.

96. Old P., Foster N., Payne A. Using Microsoft Access to develop trip matrices / P. Old, N. Foster, A. Payne. //Traffic Eng. and Contr., 1998. -V.39.-N10.-P. 551 -553.

97. Robillard P. Estimating the OD Matrix from Observed Link Volumes / P. Robillard //Transportation Res., 1975. Vol.9. - P. 123 - 128.

98. Sheffi Y. A Comparison of Stochastic and Detemiinistic Traffic Assignment over Congested Networks / Y. Sheffi, W.B. Powell //Transportation Res., 1981. Vol. 15B. - P.53-64.

99. Sherali H. D. A Linear Programming Approach for Synthesizing Origin-Destination Trip Tables From Link Traffic Volumes / H.D. Sherali //Transportation Res., B. 1994. Vol. 28. -N3. - P. 213-233.

100. Spiess H. A maximum likelihood model for estimating origin-destination matrices. / H. Spiess //Transpn. Res., 1987. — B 21. P. 395-412.

101. The MOSEK optimization toolbox for MATLAB version 2.0 User's guide and reference manual электронный ресурс. August 31, 2001 Режим доступа: http://www.mosek.com.

102. Van der Zijpp N. A comparison of methods for dynamic origin-destination matrix estimation. Ph.D. thesis., Faculty of Civil Engineering, Delft University of Technology (P.O.Box 5048 2600 GA Delft NL), 1995. -177 p.

103. Van Zuylen H.J. The most likely trip matrix estimated from traffic counts / Van Zuylen H.J., L.G. Willumsen //Transpn. Res., 1980. B 14. -P. 281—293.

104. Van Zuylen H.J. Consistent link flow estimation from counts / Van Zuylen H.J., D.M. Branston //Transpn. Res., 1982.-B 16. P. 473-476.

105. Van Zuylen H.J. The most likely trip matrix estimated from traffic counts/ Van Zuylen H.J., L.G. Willumsen I ¡Transpn. Res., 1980. B 14. -281-293.

106. Vuchic V.R. Urban Transit: Operations, Planning and Economics / V.R. Vuchic //John wiley&sons, 2004 644.

107. Wardrop J.G. Some Theoretical aspects of Road Traffic Research / J.G. Wardrop //Proc. Institute of Civil Engineers, Part II, 1952. Vol. 1. - P. 325-378

108. Watling D.P. Maximum Likelihood Estimation of an Origin-Destination Matrix from a Partial Registration Plate Survey / D.P. Watling // Transportation Research, 1994. Vol. 28(B). - N4. - P. 289-314.

109. Watling D.P. A Statistical Procedure for Estimating A Mean Origin-Destination Matrix from a Partial Registration Plate Survey / D.P. Watling, M.J. Maher // Transportation Research, 1992. Vol. 26(B). - N3. - P. 171— 193.

110. Willumsen L.G. Simplified Transport Models Based on Traffic Counts / L.G. Willumsen //Transportation, 1981. N10. - P. 257-278.

111. Xu W., Chang Y. Estimating an Origin Destination Matrix with Fuzzy Weights, Part II: Case Studies / Xu W., Chang Y //Transportation Planning and Technology, 1993.-17.-P. 145-163.

112. Yang H. Heuristic algorithms for the bilevel Origin-Destination matrix estimation problem./ Yang H. // Transportation Research, 1995. -Vol.29(B). P. 231-242.

113. Yang H. Estimation of Origin-Destination Matrices from Link Traffic Counts on Congested Networks / Yang H, Sasaki T., Iida Y., Asakura Y.// Transportation Research, 1992. Vol.26(B). - P.417-^34.

114. Yang, H. The Equilibrium-Based Origin-Destination Matrix Estimation Problem / Yang H., Iida Y., Sasaki T. // Transportation Research, 1994. Vol.28(B). - P. 23-33.

115. Yin Zhang A. Fast Accurate Computation of LargeScale IP Traffic Matrices from Link Loads / Yin Zhang, Roughan M., Duffield N., Greenberg A. //SIGMETRICS'03, 2003. June 10.-12 p.