Использование данных операторов мобильной связи для оптимизации маршрутной сети общественного транспорта мегаполисов

В статье сравниваются различные методики получения достоверной информации для оптимизации маршрутной сети мегаполиса. Дается обзор перспективных направлений развития в этой области.

Ключевые слова: пассажиропоток, матрица корреспонденций, пассажирские перевозки.

 

Города должны быть экономичными и удобными для проживания — это трюизм. Одной из характеристик удобных для проживания городов является «возможность перемещаться с удобствами без необходимости владеть автомобилем или пользоваться им — чем более удобен город для автомобилей, тем менее он привлекателен для людей» [1].

Прежде чем перейти к исследованию использования новых возможностей для оптимизации маршрутной сети, необходимо сделать краткий обзор существующего положения дел в этой области. Не подлежит сомнению, что число поездок на одного жителя в год возрастает с ростом города и, по-видимому, стремится к некоторому пределу. Однако с утратой научных школ, в рамках которых исследовались различные гипотезы построения маршрутных сетей, и тем, что в городах перестали проводить сплошные обследования пассажиропотоков, ссылаясь на отсутствие финансирования, можно перечислить то, что не делаем и то чего не можем сделать. Так в настоящее время мы не можем дать эмпирическую формулу для расчета числа поездок на жителя в год для конкретного города, мы не знаем предел, к которому стремится число поездок с ростом города. Мы так же не знаем величину средней дальности поездки в крупных городах, у нас нет данных для расчета зависимости дальности поездки от радиуса или площади города, и какой процент в общей мобильности граждан города составляют трудовые поездки. Мы не можем адекватно оценить работу транспорта, поскольку не знаем, сколько километров проезжает конкретный пассажир.

И если автомобилизация населения городов вступила в конфликт с планировкой города, то у нас нет четкой стратегии: с чем мы будем бороться — с автомобилизацией, или планировкой города, или с тем и другим одновременно. Кроме того существует весьма распространенное, но ничем не обоснованное и на наш взгляд ошибочное мнение о том, что максимальное уплотнение города, придание компактности и сжатости его территории (так называемая уплотнительная застройка), позволят уменьшить транспортные проблемы большого города. Все перечисленное — это то, что мы имеем на современном этапе в качестве условий для поиска метода рационального построения маршрутной сети города в любой сколь угодно сложной ситуации ее элементов. Можно было бы конечно продолжить перечень того, что мы не можем или не знаем в этой области, однако нашей задачей было показать уровень запущенности ключевых проблем и сосредоточить свои усилия на поиске путей выхода из сложившейся ситуации.

Начнем с общих фундаментальных и общепризнанных категорий. Городской пассажирский транспорт (в дальнейшем ГПТ) обладает всеми признаками одной из частей сложной системы «город», являясь подсистемой и областью взаимодействия трех более общих систем: Город (как экономическое образование), Транспорт (как отрасль, выполняющая услуги по перевозке), Население (пассажиры — клиенты с определенными потребностями в перевозке). А также и признаками того, что ГПТ существует как достаточно самостоятельная саморазвивающаяся система.

Экономическим назначением ГПТ является обеспечение населения городов перевозками при минимальных затратах общественно полезного времени в передвижениях, максимальном транспортном комфорте, обеспечивающем минимальную транспортную утомляемость, минимальной себестоимости транспортной работы для транспортных предприятий. Современное положение ГПТ позволяет считать, что в его развитии возможны два принципиально отличных положения: первое — как основного и поддерживаемого городской администрацией, второе — как вспомогательного в рыночной конкуренции с индивидуальным автомобилем. В том и другом варианте повышение качества управления ГПТ определяется необходимостью обеспечения его конкурентных свойств в условиях быстрого роста парка индивидуального автомобильного транспорта. В свою очередь конкурентные преимущества ГПТ могут быть усилены путем повышения эффективности оперативного управления и качества транспортного планирования. При этом важнейшим фактором является наличие данных о пассажиропотоках, получаемых в режиме реального времени.

Для современного этапа развития ГПТ, существующие в российских мегаполисах, регулярные маршруты представляют собой совокупность традиционных «старых» маршрутов и «новых» — в подавляющем большинстве коммерческих. «Новые» маршруты, особенно на прибыльных участках, почти всегда дублируют «старые». Дополнительную сложность в маршрутную сеть вносят пригородные маршруты, которые начинаются в области и заканчиваются в городе, зачастую с той же целью — дублировать прибыльные участки «старых» городских маршрутов. Данные маршруты, в силу областного законодательства, открываются без согласований с городскими администрациями. Существование такой маршрутной сети приводят к достаточно парадоксальной ситуации, когда при общем избытке подвижного состава в инвентаре, на линии имеют место недостаток транспортных средств, рост времени ожидания на отдельных маршрутах, особенно в вечерние часы и переполнение подвижного состава в часы пик.

Одним из способов устранения данных недостатков является оптимизация маршрутной сети и подвижного состава на маршрутах по вместимости. Оптимизировать маршрутную сеть можно только при совместном соблюдении трех условий:

1.                 известно, куда направлены потоки движения;

2.                 известно — откуда движутся эти потоки;

3.                 известен — физический объем этих потоков.

Однако необходимо учитывать, что оптимизации маршрутной сети, в зависимости от интересов заинтересованных сторон, может производиться со следующими целями:

1.                 максимизация прибыли затрат (минимизация) затрат Перевозчиков (в интересах Перевозчика);

2.                 минимизация времени на перевозку (в интересах пассажиров);

3.                 разгрузка проблемных транспортных узлов (в интересах администрации города, пассажиров, инвесторов и перевозчиков).

Признавая многоцелевую задачу «оптимизации маршрутной сети», в данной статье будет исследоваться только возможность ее оптимизации с позиций минимизации времени и затрат на трудовые поездки. Так, в соответствии с требованиями СНиП 2.07.01–89 «Градостроительство. Планировка и застройка городских и сельских поселений», затраты времени на передвижения от мест проживания до мест работы (в один конец) для 90 % трудящихся городов с населением, свыше 2миллионов человек не должны превышать 45 минут. Однако в настоящее время фактические затраты времени в два и более раз превышают установленные данным СНиП.

Повышение продолжительности времени поездки приводит к повышению транспортной усталости и снижает производительность труда. Но в рыночных условиях, когда появляется возможность выбора между альтернативными видами транспорта, этот критерий должен быть дополнен еще одним условием — минимизацией расходов на осуществление перемещения:

где:

Т_об — общие затраты времени (мин.);

Т_п — затраты на пешеходный подход (мин.);

Т_дв — время на поездку (мин.);

Т_о — время ожидания (мин.);

К — количество пересадок;

Р — тариф за одну поездку (руб.).

С точки зрения каждого пассажира цель достигается при полном удовлетворении его потребности в передвижении и при этом минимизации затрат на него. Под затратами следует понимать размер проездной платы, который зависит не только от тарифа, но и от количества необходимых для завершения поездки пересадок. Таким образом, целевая функция может быть оценена не только в натуральных единицах, но и в стоимостных, что дает возможность для пассажира выбора между различными вариантами перемещения.

Возможный вариант разработки оптимальной маршрутной сети по функции времени состоит из следующих этапов:

1.    для каждого из расчетных районов определяется группа показателей: сумма длин маршрутов и сумма времени движения по ним;

2.    выбор кратчайшего расстояния между каждой парой расчетных районов и определение альтернативных участков движения;

3.    определение корреспонденций между расчетными районами (все передвижения и поездки на транспорте общего пользования) для принятия различных гипотез;

4.    определение пассажиропотоков по каждому участку маршрутной сети;

5.    оценка расчетных вариантов.

Наиболее сложным является этап определения корреспонденций между расчетными районами. Считается, что корреспонденцию поездок можно определить талонным или анкетным методами обследования. Исследуем возможности данных методов для современного этапа развития ГПТ.

Главный недостаток талонного обследования пассажиропотоков в том, что оно не позволяет установить какая часть пассажиров, проезжающих по маршруту пользуется только данным маршрутом, а не переходит на другие маршруты или другие виды транспорта, совершая маятниковые миграции (трудовые, культурно-бытовые, учебные и другие поездки). В результате такого обследования все полученные данные будут искажены, а именно завышены число поездок (одна поездка с пересадкой будет считаться за две, с двумя за три и т. д.) и загрузки перегонов, а так же занижена средняя дальность поездки. Одновременное обследование пассажиропотоков на всех видах наземного пассажирского транспорта талонным методом не дает практических результатов по выявлению связей, так как данные обследования получаются в отдельности по каждому виду транспорта. Сроки обработки материалов занимают продолжительное время, так как вся подготовительная работа исполняется вручную и лишь заключительный этап с использованием вычислительной техники, а значит и стоимость такого обследования высока. Результирующая часть обследования, так называемая картограмма пассажиропотоков, является фактически картограммой загрузки участков транспортной сети.

Проблему трудоемкости обследования пассажиропотоков существующими «ручными» методами могла бы решить их автоматизация. Однако анализ существующих на отечественном рынке систем показал, что полностью универсальных для всех видов и типов транспортных средств, автоматизированных систем учета пассажиров в настоящее время не существует [2].

Для исключения данного недостатка полностью автоматизированных систем учета имеется ряд исследований, посвященных восстановлению матрицы корреспонденций на основании данных входа и выхода пассажиров с использованием электронных систем подсчета пассажиров. Принцип действия электронной системы подсчета пассажиров представлен на рисунке 1.

Рис. 1 Схема организации электронного подсчета пассажиров

 

В дверных проемах автобуса над головой пассажиров установлены инфракрасные датчики (1). Каждый датчик контролирует зону, расположенную под ним, и передает сигнал по линиям связи (2) на вычислительный      блок (3). Вычислительный блок    производит подсчет числа пассажиров, проходящих через двери автобуса. Результаты подсчета могут передаваться на навигационный модуль (4) и далее через сотовую GSM-сеть на сервер статистики. Востребованность таких систем объясняется еще и тем, что их внедрение позволяет предотвращать сокрытие выручки и управлять подвижным составом с учетом наполнения подвижного состава.

Для «восстановления» матрицы корреспонденций, на основе данных полученных от такой системы, используется принцип «высаживания» из подвижного состава пассажиров, вошедших первыми. Так сначала выходят пассажиры, севшие на первой остановке, затем севшие на второй и так далее [3]. Подход аналогичен методу ФИФО или ЛИФО в бухгалтерском учете. Инновация данного подхода заключается в нахождении наименьшей погрешности при отсутствии данных о том, на какой остановке пассажир, зарегистрировавшийся в системе, ее покинет. Достоверность (погрешность выше 20 %) такой калибровки для наземного транспорта намного ниже, чем при составлении подобной матрицы для пассажиров метрополитена. Нужно сказать, что данные системы используются в нашей стране достаточно давно. Так в Петербургском метрополитене, с октября 1998 года используется электронная система оплаты проезда, которая дает полную информацию, когда, на какой станции и по каким видам проездных билетов пассажиры входят в метрополитен. Однако для построения матрицы корреспонденций необходимо иметь информацию не только о входе, но и о выходе пассажиров из метрополитена. Выход пассажиров из метрополитена так же фиксируется. Матрица корреспонденций строится с помощью специализированного программного продукта. Погрешность этих расчетов оценивается специалистами на уровне 10–15 %. Для получения более точной информации необходимы электронные способы фиксации выходного потока, которые предполагается внедрить одновременно с внедрением зонной оплаты проезда. В этом случае турникеты будут фиксировать вход и выход конкретного пассажира, а не обезличенный пассажиропоток, как это делается в настоящее время.

Все вышеизложенное дает основание считать, что применение талонного метода обследования пассажиропотоков для целей оптимизации маршрутной сети наземного пассажирского транспорта выполняемого как ручным способом, так и с применением технических средств и последующей калибровкой результатов малоэффективно большой погрешности результатов.

Анкетный метод предполагает опрос населения с заполнением анкет о направлениях регулярных поездок. Наибольший эффект анкетное обследование дает при опросе населения по месту работы основных пассажирообразующих и пассажиропоглощающих пунктов обслуживаемого района, хотя оно может проводиться и непосредственно в подвижном составе или на остановочных пунктах. Сложность в данном методе представляет заполнение и обработка анкет.

Если предположить, что изменение маршрутной сети в первую очередь должно отвечать требованиям трудовых передвижений, то необходимо произвести районирование города по транспортным районам. Данное районирование в современных условиях можно произвести по укрупненным группам почтовых отделений связи, используя данные Службы занятости, получить места проживания и приложения труда. В результате обработки материалов можно сформировать прогнозную матрицу корреспонденций (откуда — куда).

В общем виде задача выбора оптимальной маршрутной сети формулируется следующим образом:

-        имеется существующая маршрутная сеть;

-        пункты зарождения и гашения транспортных потоков, так называемые транспортные районы и соединяющие их участки улиц — звенья;

-        время движения по каждому звену;

-        пассажиропотоки между звеньями.

Требуется определить оптимальную схему автобусных маршрутов, чтобы суммарные затраты времени всеми пассажирами на ожидание поездки и пересадки были минимальными.

В упрощенном виде без введения в условия задачи таких ограничений, как вместимость единицы подвижного состава, интервал движения по всей маршрутной сети, установленную пешеходную доступность остановок и т. п., определение числа вариантов оптимальной маршрутной сети будет находиться между следующими крайними вариантами максимальным числом маршрутов и максимальным числом пересадок.

Если связать все транспортные районы города между собой прямыми беспересадочными маршрутами, то число маршрутов будет определяться по формуле (1):

Qм=(Qp-1)хQp/2                                                                                                          (1)

где Qм — число маршрутов

Qp — число районов

К примеру, если предположить, что город разделен на 67 транспортных районов, то число беспересадочных маршрутов будет равно:

Qм=(67–1)х67/2=2211

В случае, если все маршруты соединены только между соседними районами, (вариант с max числом пересадок), то число маршрутов будет определяться по формуле (2):

Qм=Qp-1                                                                                                                      (2)

где Qм — число маршрутов

Qp — число районов

Таким образом решение задачи сводится к тому, чтобы выбрать путем направленного отбора определенную комбинацию прямых и участковых маршрутов, которая бы обеспечивала minсуммарные затраты времени на поездки. Очевидно, решение состоит в поэтапном элиминировании отдельных ограничений.

Рассчитав с использованием методов комбинаторного анализа маршрутную сеть под «пассажиров», необходимо сделать оптимальную привязку полученных маршрутов к трамвайным депо, автобусным и троллейбусным паркам, с целью обеспечения минимальных холостых (нулевых) пробегов. Решение данной задачи необходимо произвести в форме «транспортной задачи» линейного программирования и решить ее по принципу последовательного улучшения плана методом потенциалов. То есть, мы опять приходим к необходимости работать с погрешностями при калибровке маршрутов.

А это значит, что и данный метод, даже если исключить трудности в его применении, может служить только одной из основ для моделирования по оптимизации маршрутной сети.

По Причины ограниченных возможностей применения анкетного метода заключается в новых подходах к мобильности в мегаполисах. С одной стороны интернет и мобильная связь — порождают возможности для совершенно нового оформления социальных отношений. В конечном итоге рынок формирует автономного индивидуума, не склоненного перемещаться на общественном транспорте. К тому же развитие крупных мегаполисов постепенно демонстрирует отход от жесткого зонирования внутригородской территории. Это значит, что теряется основа моделирования — трудовая поездка. Другая причина заключается в том, что цель городского пассажирского транспорта — удовлетворение потребности населения города в перевозках является декларируемой. На практике все перевозчики являются коммерческими и им важнее обеспечить нагрузку и выручку на парк подвижного состава. В результате движение всех видов транспорта слабо синхронизировано, нет оперативной подмены одного вида транспорта другим и нет общей базы о работе транспорта. Транспорт работает не как единый механизм, а как разрозненные отдельные его виды, зародившиеся в конкурентной борьбе за выручку.

Две этих причины породили всплеск интереса к электронным системам оплаты проезда. Электронная система оплаты проезда, внедренная во всех крупных российских городах, позволяет иметь сведения о структуре поездок в системе городского пассажирского транспорта по видам транспорта, видам билетов и времени начала поездки на определенном маршруте и даже на определенной остановке или станции (по времени регистрации в системе). А вот выход из системы не регистрируется, кроме метро, где это делается без привязки к конкретно зарегистрированному в системе билету, а просто фиксируется общее число вышедших со станции. Трудность заключается в нахождении способа побуждения пассажира зарегистрировать свой выход. К примеру, в Амстердаме эта проблема решается путем объединения регистрация с требованием открывания дверей при выходе. Для того чтобы выйти на остановке, пассажир прикладывает билет к валидатору у выхода рис. 2.

Рис. 2. Валидатор на выходе из вагона трамвая в Амстердаме

 

Погрешность в данном случае возрастает с увеличением числа пассажиров выходящих одновременно из подвижного состава, когда требование открытия дверей для каждого выходящего не требуется.

Полученные данные используются для статистической отчетности и распределения выручки от совместных билетов. Можно сказать, что внедрение столь дорогостоящих систем электронной оплаты проезда поставила точку в извечных спорах предприятий перевозчиков о количествах перевезенных пассажиров и правильности установленного количества поездок по совместным билетам. А для пассажиров система электронной оплаты проезда создала лишь удобства в пополнении так называемых «электронных кошельков» для оплаты проезда. Возникает вопрос — справедливо ли такое использование бюджетных средств, затраченных для внедрения данной системы? Социального выбора и согласования разнородных интересов всех участников перевозочного процесса не было. Проблема рационального согласования интересов в общественном транспорте вообще до настоящего времени не рассматривается, хотя и является одной из важнейших в решении транспортных проблем городов. По нашему мнению для периода развития общественного транспорта, в котором отсутствует рациональное согласование интересов всех заинтересованных сторон, необходимо отдавать приоритеты для внедрения безальтернативным системам. Одним из таких безальтернативных решений по критерию цена качество могло бы стать использование данных операторов мобильной связи для решения транспортных проблем.

Мобильная связь основана на обмене радиосигналами между телефоном и базовой станцией. Таких базовых станций на территории города множество. Нахождение включенного телефона определяется местоположением базовой станции, которая в данный момент его обслуживает рисунок 3.

Рис. 3. Регистрация объема трафика с помощью радиотелефонов

 

Поскольку мобильными телефонами в настоящее время пользуется фактически все активное население городов, для исследований ежедневных траекторий перемещений в мегаполисе, возможны два типа данных:

1.      объем трафика конкретной базовой станции;

2.      регистрация перемещения телефона от одной базовой станции к другой. Первый тип данных проще получить и использовать, поскольку данные обезличены. Хронологическая последовательность создает траекторию суточного (недельного, годичного) движения телефона.

Таким способом, в крупных городах можно провести сплошное обследование мобильности населения, как через разовые замеры, так и непрерывное. Для социологических обследований было бы полезно иметь возможность связать с идентификатором аппарата сведения о пользователе: год рождения, пол, среднемесячный объем расходов на связь.

Обобщая зарубежный опыт, следует отметить, что для наблюдения изменения плотности населения по территории используются данные первого типа — показатели динамики загрузки каждой базовой станции в течение дня. Так, исследования в Милане позволили наглядно отобразить на карте естественное «продвижение» загрузки станций от пригородов к центру года в утренние часы. Показательна также динамика загрузки в районе центрального вокзала, позволяющая уточнить границы «часа пик». В Риме созданы ГИС, отображающие концентрацию пользователей на территории города на основе подобных данных в реальном времени [4]. Испанские исследователи, наблюдая за изменением почасовой активности абонентов сети, делают выводы о фактическом использовании территории и автоматически уточняют карты функционального зонирования. Участки с преобладанием загрузки в будние дни и рабочие часы могут относиться к офисным и индустриальным зонам, а участки с преобладанием загрузки в нерабочие дни и часы — к рекреационным и жилым [4].

Следующим шагом для зарубежного опыта, является использование данных второго типа. Компания IBM, реализуя проект управления транспортными потоками в Стамбуле, сумела договориться с местным оператором связи об использовании его баз данных [4]. Английская фирма ITIS экспериментирует с системой определения загруженности дороги по сигналам сотовых телефонов. Поскольку базовые станции сотовой телефонии следят за местонахождением каждого мобильного аппарата и обмениваются с ним кратковременными сигналами, даже когда он не занят разговором, по приборам сотовой сети можно определить, где концентрация телефонов высока, а где мала. Что говорит об интенсивности движения в данном районе. Система не лишена существенных недостатков, поскольку ее работа основана на подсчете телефонов, перемещающихся от одного датчика к другому и измерить реальное количество транспортных средств ей не под силу. Например, автобус, в котором находятся несколько десятков пассажиров, у каждого из которых есть телефон, система не отличит от нескольких десятков отдельных машин.

В Финляндии, чтобы бороться с пробками на дорогах, финское дорожное управление совместно с оператором мобильной связи «Радиолинья» создали новую службу слежения за интенсивностью движения. Для развертывания системы через каждые 4,5 километра дороги установлены датчики, отслеживающие движение телефонов. На основе информации от этих датчиков система определяет среднюю скорость движения транспортных средств и общую загруженность дороги. Так можно рассчитать ориентировочное время движения по маршруту и предсказать образование пробок.

Собранные данные о ситуации на дорогах мгновенно поступают на теле- и радиостанции, которые и сообщают водителям об оптимальных путях объезда пробок.

Препятствием для использования данных о перемещениях владельцев мобильных телефонов является нежелание спецслужб делиться данной информацией под предлогом возможности ее использования в антиобщественных целях, а со стороны общества- опасение утечек персональных данных и утраты неприкосновенности частной жизни.

Однако, как нам кажется, большая часть разумных граждан может согласиться на разовое или периодическое использование «деперсонализированных» сведений в интересах городского планирования, улучшения транспортной ситуации, работы общественного транспорта. Более того, горожане уже демонстрируют такую готовность, участвуя в функционировании интерактивных общедоступных ГИС, отображающих загрузку транспортных сетей и дорожную информацию на основании добровольно передаваемых в центр обработки данных сведений пользователей (Яндекс-пробки и подобные).

Резюмируя все вышесказанное, можно констатировать следующее:

1.                  Наиболее эффективным средством управления системой ГПТ является совершенствование маршрутной сети, которое позволяет значительно снизить пересадочность, а следовательно затраты времени на передвижения.

2.                  Недостатком традиционного подхода к решению данной задачи является то, что, он ориентирован на распределение суточных корреспонденции. На наш взгляд, к оптимизации маршрутной сети необходимо подходить с позиции дифференциации потоков по времени, обращая при этом внимание, прежде всего, на периоды «пиков».

3.                  Несмотря на то, что разработкой оптимальных гипотез распределения по группам и целям передвижений на ГПТ во всем мире занимается огромное количество исследователей, в настоящее время не существует действенных методик, позволяющих оптимизировать маршрутную сеть в интересах пассажиров. Существующие в настоящее время методики разрабатываются в основном с позиций максимизации прибыли (минимизация затрат) Перевозчиков, а так же для разгрузки проблемных транспортных узлов или для создания транспортно-пересадочных узлов. Примером создания транспортно-пересадочных узлов является разработанная в Санкт-Петербурге, без проведения сплошного обследования пассажиропотоков, программа по созданию 80 транспортно-пересадочных узлов в районе станций метро и железнодорожных платформ. Строить транспортно-пересадочные узлы предполагается с привлечением частного капитала. Возврат инвестиций будет осуществляться за счет эксплуатации коммерческих площадей. Понятно, что ключевой целью в данных проектах является эксплуатация коммерческих площадей, а не перераспределение пассажиропотоков.

4.                  Основой для оптимизации маршрутной сети является закономерность внутригородских передвижений, которую можно представить путем сопоставлений мест приложения труда и мест жительства граждан города.

5.                  Теоретически данные для построения матрицы корреспонденций только методом анкетного обследования. Однако сложность подготовки учетчиков, получение информации из-за нежелания пассажиров участвовать в обследовании, а так же дальнейшая обработка информации делают данный метод бесперспективным для мегаполисов.

6.                  Проблему трудоемкости обследования пассажиропотоков существующими «ручными» методами могла бы решить их автоматизация. Однако анализ существующих на отечественном рынке систем показал, что полностью универсальных для всех видов и типов транспортных средств, автоматизированных систем учета пассажиров в настоящее время не существует.

7.                  До нахождения способа регистрации выхода пассажира, зарегистрированного в системе, строить матрицы корреспонденций пассажиропотоков и на их основе оптимизировать маршрутную сеть мегаполиса не представляется возможным. Выходом на данном этапе по нашему мнению может быть реализация следующих направлений:

-        пошаговая калибровка данных обследования пассажиропотоков, получаемых при решении смежных задач;

-        совершенствование электронных проездных билетов в направлении «саморегистрации» выхода пассажира из системы;

-        предоставление накопительных скидок для пассажиров, выполняющих регистрацию выхода из системы.

 

Литература:

 

1.    Вучик В. (2011) Транспорт в городах, удобных для жизни, 576 стр.

2.    Енин Д. В. Анализ автоматизированных систем мониторинга пассажирских потоков/Д. В. Енин //Научный вестник автомобильного транспорта.- 2013- Июль-август.

3.    Елисеев М. Е. О модели городского пассажирского транспорта: моделирование логики пассажира // М. Е. Елисеев, А. В. Липенков, Е. М. Елисеев // Труды НГТУ им. Р. Е. Алексеева. — Нижний Новгород. 2011. № 3. С. 347–352.

4.    Жихаревич Б. С. «Новые источники данных для моделирования городской агломерации» [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://regconf.hse.ru/uploads/2e8990fe74ccfae73cfaee0e4076566c66519c20.docx Дата обращения: 09.12.2014