Аналіз пасажирських перевезень та вплив громадського транспорту на скорочення викидів вуглецю в розумному місті

2024

Сучасний стан наукових досліджень та технологій в промисловості, Iss 1(27) (2024)

Стан забруднення атмосфери зумовлений зростанням населення, кількості транспорту та згенерованими обсягами викидів. Об’єктом дослідження є процес аналізу пасажирських перевезень у місті. Предметом – методи аналізу пасажирських перевезень. Мета: аналіз пасажирських перевезень та підходів до оптимізації громадського транспорту на засадах концепції розумного міста. Завдання: аналіз пасажирських перевезень, класифікація наявних концептуальних підходів до оптимізації громадського транспорту з низькими викидами вуглецю, систематизація методів, засобів і типів нейронних мереж у розумних містах, дослідження впровадження успішних проєктів. Методи статистичного аналізу, лінійної та нелінійної інтерполяціїї, логічного узагальнення, порівняння, групування, аналізу й синтезу. Результати: аналіз пасажирських перевезень у місті виявив, що статистичні набори інформації вказують на зниження основних показників пасажиропотоків та зростання обсягів викидів вуглецевовмісних сполук. Класифікація наявних підходів до оптимізації громадського транспорту здійснена за його пріоритетністю, гібридизацією та електризацією транспортних засобів та впровадженням ІТ-моніторингу. Під час систематизації методів і засобів у розумних містах виокремлено: розумні транспортні системи; електричні транспортні засоби; мережі спільного використання транспорту; розумні застосунки та інформаційні системи; інноваційні системи оплати; безпілотні транспортні засоби; інформаційні табло та системи оголошень; мережі велосипедних доріжок і обладнані тротуари; системи екологічного моніторингу. Серед нейронних мереж запропоновано використовувати рекурентні, конволюційні та глибокі нейронні мережі як ті, що сприяють оптимізації маршруту та передбаченню трафіку. Висновки. Статистичний аналіз пасажирських перевезень установив, що зниження викидів діоксиду вуглецю є невирішеним завданням як для громадського транспорту, так системи перевезень. Запропоновано до методів і засобів, що оптимізують громадський транспорт, долучити успішні в усьому світі ініціативи реалізації концепції розумного міста, що зменшують вуглецевий слід. Рекомендовано застосовувати рекурентні, конволюційні та глибокі нейронні мережі для оптимізації пасажирських перевезень у розумних містах.

article

English
Russian
Ukrainian

Kharkiv National University of Radio Electronics, 2024.

пасажирські перевезення, розумне місто, викиди вуглецю, системний аналіз, методи аналізу., Engineering economy, TA177.4-185