Научный руководитель НИСКО «Урбанистика», доцент кафедры автомобильного транспорта ИРНИТУ, к.т.н., доцент Антон Зедгенизов выступил с докладом на IV Международной научно-практической конференции «Информационные технологии и инновации на транспорте».
Форум состоялся 15 - 16 мая в Орловском государственном университете имени И.С. Тургенева (г. Орёл). Каждый год мероприятие проводится с целью систематизации актуальных проблем и тенденций в области информационных технологий на транспорте. Результатами деятельности обмениваются представители научных школ, ведущие ученые и представители бизнеса. Конференция способствует популяризации инновационных и прогрессивных технологий в транспортном комплексе.
Форумом заинтересовались ученые и представители крупнейших предприятий России, Чехии, Германии, Польши, Литвы и Греции. Исследования были представлены в трех направлениях - «Информационные технологии и управление транспортными системами», «Интеллектуальные транспортные системы и безопасность дорожного движения» и «Инновационные транспортные технологии».
Доцент ИРНИТУ Антон Зедгенизов представил на суд экспертов тему диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук по специальности «Эксплуатация автомобильного транспорта». В секции «Интеллектуальные транспортные системы и безопасность дорожного движения» молодой ученый продемонстрировал проект «Методология оценки транспортного спроса населения по параметрам расположение центров массового тяготения на урбанизированных территориях».
По словам доцента ИРНИТУ, для разработки методологии они провели множество экспериментов. В частности, обследовали в течение суток ТРЦ «Комсомолл» в Красноярске, здание которого имеет уникальное расположение. К нему ведет одна улица и есть всего один остановочный пункт. Как отметил Антон Зедгенизов, исходя из этих данных, можно утверждать, что все приезжающие «тяготеют» к нему, а не являются транзитными.
«Исследованием оценки транспортного спроса я совместно с коллегами занимаюсь с 2010 года. По этой тематике написаны десятки научных статей, в 2018 году планируется защита второй кандидатской работы.
Для градостроительных и транспортных решений в настоящее время проводятся трудоемкие социальные опросы. Они направлены на определения предпочтений горожан, совершающих поездки по улично-дорожной сети. Однако такой способ не надежен, так как мнение населения периодически меняется.
Из-за предпочтений людей к определенным центрам массового тяготения (ЦМТ) возникают транспортные заторы. Образование «пробок» связано не с тем, что наши дороги не в состоянии реализовать возникающий транспортный спрос, а с тем, что специалисты не умеют его оценивать и прогнозировать.
Мой проект посвящен разработке наиболее точного и менее трудозатратного способа прогнозирования транспортного спроса. Новая методика позволяет на основе типа центра массового тяготения (торговые комплексы, дома, офисные здания) определять, какое количество посетителей, и в какое время будет стремиться к нему. Этот спрос можно выявлять таким показателем, как удельная генерация корреспонденции. Она показывает точное количество человек, которые тяготеют к «местам притяжения».
Методика позволяет достаточно быстро и просто определять транспортный спрос, прогнозировать его объемы. В результате, например, можно сэкономить ресурсы, не расширяя дорогу», - рассказал Антон Зедгенизов.
«Обладая уникальным инструментарием по прогнозированию транспортных заторов, мы можем только рекомендовать какие-либо действия представителям власти и бизнеса. Например, при планировании можно посоветовать изменить месторасположение каких-то отдельных крупных предприятий или обозначить определенное количество парковочных мест», - пояснил доцент кафедры менеджмента и логистики на транспорте.Доклад «политеховца» с особым интересом встретили участники конференции, которые предложили механизмы дальнейшего продвижения исследования.
Кроме того, Антон Зедгенизов решил совместно с доцентом ИРНИТУ Романом Лагеревым и аспирантом вуза Дмитрием Бурковым создать международное руководство по генерации корреспонденции.
Людмила Портнова
