Удосконалення існуючих методів організації пасажирських залізничних перевезень з урахуванням можливих ризиків руйнування залізничної інфраструктури
DOI:
https://doi.org/10.18664/ikszt.v27i3.265527Ключові слова:
пасажирообіг, залізничні пасажирські перевезення, інфраструктура, штучні нейронні мережі, теорія ризиків, генетичні алгоритмиАнотація
У статті проаналізовано стан пасажирських залізничних перевезень за останні роки, а також вплив на них
зовнішніх факторів. Обґрунтовано використання методу штучних нейронних мереж для прогнозування
пасажирообігу, зокрема при його динамічній зміні в умовах воєнного стану в Україні та поширенні активних
бойових дій на території нашої держави. Оцінено можливий вплив ризиків руйнування залізничної
інфраструктури. Відповідно до цього було сформовано оптимізаційну модель, що враховує можливі ризики при
перевезенні пасажирів. Обґрунтовано використання генетичних алгоритмів для вирішення цієї математичної
моделі та сформовано їхню принципову схему роботи.
Посилання
Інформація про українські залізниці. Міністерство
інфраструктури України. URL:
https://mtu.gov.ua/content/informaciya-pro-ukrainskizaliznici.html (дата звернення: 1.05.2022).
Петренко О. О. Пасажирські залізничні перевезення
в Україні: сучасний стан і перспективи розвитку.
Економіка та управління національним
господарством. 2016. Вип. 10. С. 47-52. URL:
http://bses.in.ua/journals/2016/10-2016/11.pdf (дата
звернення: 11.04.2022).
Карпа Т. В., Цмонь І. Г., Опотяк Ю. В.
Нейромережеві засоби прогнозування споживання
енергоресурсів. Науковий вісник НЛТУ України.
Т. 28, № 5. С. 140-146.
Ломотько Д. В., Ковальов Д. Д. Застосування
генетичних алгоритмів на стадії планування
змішаних перевезень у міжнародному сполученні.
Збірник наукових праць Українського державного
університету залізничного транспорту. 2020.
Вип. 197. С. 50-57.
Forecasting passenger load in a transit network using
data driven models / Pasini K., Khouadjia M.,
Ganansia F., Oukhellou L. 12th World Congress on
Railway Research, оct. 2019. Tokyo, Japan. 2019.
URL: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-
v2/document (last access: 11.04.2022).
Державна служба статистики України. URL:
http://www.ukrstat.gov.ua/ (дата звернення:
05.2022).
В УЗ розповіли, скільки перевезли пасажирів за
період новорічних свят. URL:
https://www.epravda.com.ua/news/2022/01/11/681317
(дата звернення 23.04.2022.)
Бутько Т. В., Константінов Д. В., Деревянко Т. О.
Моделювання системи оперативного
прогнозування пасажиропотоків в приміському
сполученні на основі використання
інтелектуальних технологій. Східно-Європейський
журнал передових технологій. Харків, 2009. № 1/3
(37). С. 43–47.
Озерова О. О. Прогнозування пасажирських
потоків у великих транспортних вузлах. Наука та
прогрес транспорту. Вісник Дніпропетровського
національного університету залізничного
транспорту імені академіка В. Лазаряна.
Дніпропетровськ, 2013. № 6. С. 72-80.
Тенденції розвитку залізничних перевезень в
провідних країнах світу / Є. І. Балака, О. І. Зоріна,
Н. М. Колеснікова та ін. Залізничний транспорт
України. 2000. № 1. С. 22–23.
Довідник основних показників роботи регіональних
філій ПАТ «Українська залізниця» (2002-2017
роки). Київ: ПАТ «Українська залізниця».
Управління статистики, 2018. 39 с.
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
