Гюлев Н. У., Шихсаидов Б. И., Игитов Ш. М., Гамаюнов П. П., Алексеев С. А., Дадилов А. С. Модель оценки уровня обслуживания пассажиров на городских маршрутах в межпиковый период // Научная жизнь. 2025. Т. 20. Вып. 5 (143). С. 1229-1238. DOI: 10.35679/1991-9476-2025-20-5-1229-1238

Гюлев Низами Уруджевич, д-р техн. наук, профессор, ФГБОУ ВО «Дагестанский государственный аграрный университет им. М. М. Джамбулатова»; ФГБОУ ВО «Московский автомобильно-дорожный государственный технический университет (МАДИ)» (Прикаспийский межрегиональный институт – Махачкалинский филиал): Россия, 368015, Республика Дагестан, г. Махачкала, проспект им. И. Шамиля, 1г.
Шихсаидов Багаудин Исаевич, канд. техн. наук, профессор, декан инженерного факультета, ФГБОУ ВО «Дагестанский государственный аграрный университет им. М. М. Джамбулатова»: Россия, 367032, Республика Дагестан, г. Махачкала, ул. Магомета Гаджиева, 180.
Игитов Шамиль Магомедович, канд. техн. наук, доцент, ФГБОУ ВО «Московский автомобильно-дорожный государственный технический университет (МАДИ)» (Прикаспийский межрегиональный институт – Махачкалинский филиал): Россия, 368015, Республика Дагестан, г. Махачкала, проспект им. И. Шамиля, 1г.
Гамаюнов Павел Петрович, д-р техн. наук, профессор, ФГБОУ ВО «Саратовский государственный технический университет им. Гагарина Ю. А.»: Россия, 410054, Саратовская обл., г. Саратов, ул. Политехническая, 77.
Алексеев Сергей Александрович, канд. техн. наук, доцент, ФГБОУ ВО «Саратовский государственный университет генетики, биотехнологии и инженерии им. Н. И. Вавилова»: Россия, 410012, Саратовская обл., г. Саратов, пр-кт им. Петра Столыпина, зд. 4, стр. 3.
Дадилов Айдемир Султанбегович, канд. техн. наук, доцент, ФГБОУ ВО «Московский автомобильно-дорожный государственный технический университет (МАДИ)» (Прикаспийский межрегиональный институт – Махачкалинский филиал): Россия, 368015, Республика Дагестан, г. Махачкала, проспект им. И. Шамиля, 1г.

Тел.: (845-2) 99-87-53
E-mail: gamaunovv@yandex.ru

В статье рассмотрены вопросы, связанные с оценкой уровня обслуживания пассажиров на городском транспорте в межпиковый период. Как правило, подавляющее большинство исследований проводятся в пиковый период для разработки или корректировки маршрутной системы, расчета рационального количества транспортных средств на маршрутах, установления закономерностей изменения параметров транспортного процесса и т. д. Однако изменение значений соответствующих показателей в межпиковый период тоже имеет немаловажное значение, так как от них зависит уровень и качество обслуживания пассажиров по часам суток, распределение необходимого количества транспортных средств на маршрутах, соблюдение интервалов движения. В статье приведены результаты проведенныхс помощью табличного метода выборочных обследований на маршрутахконкретной улицы города. В качестве критерия оценки уровня обслуживания пассажиров выбран коэффициент заполнения салона транспортного средства. Разработана нелинейная регрессионная модель оценки уровня обслуживания на городском пассажирском транспорте. Приведены соответствующие статистические характеристики параметров модели и проведена оценка ее адекватности. В результате определена закономерность изменения статического коэффициента заполнения салона транспортного средства в зависимости от количества пассажиров, приходящихся на один квадратный метр свободной площади салона.Выявлено, что на коэффициент заполнения салона транспортного средства влияет как число пассажиров на квадратный метр салона, так и его значение в квадрате. Также установлено, что на рассматриваемой улице, в межпиковый период количество пассажиров на один квадратный метр свободной площади салона равный трем и более пассажирам приближает соответствующее значение коэффициента статического использования вместимости к его максимальному значению.

Список литературы:

1. Епифанов В. В. Повышение качества пассажирских перевозок общественным автомобильным транспортом в городском сообщении: монография / В. В. Бирюков. – Москва: РУСАЙНС, 2024. – 160 с.
2. Kroes E., Kouwenhoven M., Debrincat L., Pauget N. Value of crowding on public transport in île-de-France // Transportation Research Record. – 2014. – Vol. 2417, No 1. –
P. 37–45.
3. Cats O., West J., Eliasson J. A. Dynamic stochastic model for evaluatingcongestion and crowding effects in transit systems // Transportation Research Part B: Methodological. – 2016. – Vol. 89. – P. 43–57.
4. Ефремов И. С., Кобозев В. М., Юдин В. А. Теория городских пассажирских перевозок: учеб. пособие для вузов. – М.: Высш. школа, 1980. – 535 с.
5. Пассажирские автомобильные перевозки / Л. Л. Афанасьев, А. И., Воркут, А. Б. Дьяков, Л. Б. Миротин, Н. Б. Островский и др. – М.: Транспорт, 1986. – 220 с.
6. Cats O., Glück S. Frequency and vehicle capacity determination using a dynamic transit assignment model // Transportation Research Record. – 2019. – Vol. 2673, № 3. – P. 574–585.
7. Maureira G., Codina E. A model for the simultaneous selection of bus lines and frequency setting problems in the expansion of public transit systems // Transportation Research Procedia. – 2020. – Vol. 47. – P. 497–504.
8. Спирин И. В. Научные основы комплексной реструктуризации городского автобусного транспорта: автореф. дис. на соискание уч. степени д–ра техн. наук: 05.22.10. – М., 2007. – 38 с.
9. Ibarra-Rojas O. J., Delgado F., Giesen R., Muсoz J. C. Planning, operation, and control of bus transport systems: A literature review // Transportation Research Part B: Methodological. – 2015. – Vol. 77. – P. 38–75.
10. Яценко С. А. Анализ методик расчета потребности автобусов для городских маршрутов // Вестник Иркутского государственного технического университета. – Иркутск, 2016. – № 5 (112). – С. 193–202.
11. Márquez L., Alfonso J. V., Poveda J. C. In-vehicle crowding: Integrating tangible attributes, attitudes, and perceptions in a choice context between BRT and metro // Transportation Research Part A: Policy and Practice. – 2019. – Vol. 130. – P. 452–465.
12. Гюлев Н. У. Выбор рационального количества автобусов на маршрутах города с учетом влияния человеческого фактора: дис. ... канд. техн. наук: 05.21.01. – Харьков, 1993. – 174 с.
13. Baaj M. H., Mahmassani H. S. An AI‐based approach for transit route system planning and design // Journal of advanced transportation. – 1991. – Vol. 25. – No 2. – P. 187–209.
14. Nuzzolo A., Comi A. Individual utility-based path suggestions in transit trip planners // IET Intelligent Transport Systems. – 2016. – Vol. 10, No 4. – P. 219–226.
15. Li Z., Hensher D. A. Crowding in public transport: a review of objective and subjective measures // Journal of Public Transportation. – 2013. – Vol. 16, No 2. – P. 107–134.

A MODEL FOR ASSESSING THE LEVEL OF PASSENGER SERVICE ON URBAN ROUTES DURING THE OFF-PEAK PERIOD

Gulev Nizami Urudzhevich, Dr. of Tech. Sci., Prof., Moscow automobile and road engineering state technical university (Makhachkala branch), Makhachkala, Russia.
Shikhsaidov Bagaudin Isaevich, Cand. of Tech. Sci., Prof., Dean of the Faculty of Engineering, Dagestan state agrarian university named after M.M. Dzhambulatov, Makhachkala, Russia.
Igitov Shamil Magomedovich, Cand. of Tech. Sci., Ass. Prof., Moscow automobile and road engineering state technical university (Makhachkala branch), Makhachkala, Russia.
Gamayunov Pavel Petrovich, Dr. of Tech. Sci., Prof., Saratov state technical university named after Gagarina Yu.A., Saratov, Russia.
Alekseev Sergey Alexandrovich, Cand. of Tech. Sci., Ass. Prof., Saratov state university of genetics, biotechnology and engineering named after N.I. Vavilov, Saratov, Russia.
Dadilov Aydemir Sultanbegovich, Cand. of Tech. Sci., Ass. Prof., Moscow automobile and road engineering state technical university (Makhachkala branch), Makhachkala, Russia.

Keywords: regression model, passenger, urban transport, route, inter-peak period, occupancy rate, passenger capacity.

Abstract. The article discusses issues related to assessing the level of passenger service in urban transport during the off-peak period. As a rule, the vast majority of studies are conducted during the peak period to develop or adjust the route system, calculate the rational number of vehicles on routes, establish patterns of changes in the parameters of the transport process, etc. However, changing the values of the corresponding indicators during the inter-peak period is also of no small importance, since the level and quality of passenger service by hour of the day, the distribution of the required number of vehicles on routes, and compliance with traffic intervals depend on them. The article presents the results of sample surveys conducted using the tabular method on the routes of a specific city street. The filling factor of the vehicle interior was chosen as a criterion for assessing the level of passenger service. A nonlinear regression model for assessing the level of service in urban passenger transport has been developed. The corresponding statistical characteristics of the model parameters are given and its adequacy is assessed. As a result, the pattern of changes in the static coefficient of vehicle interior occupancy has been determined depending on the number of passengers per square meter of available interior space.It has been revealed that the vehicle interior occupancy rate is affected by both the number of passengers per square meter of the cabin and its squared value. It was also found that on the street in question, during the off-peak period, the number of passengers per square meter of available cabin space equal to three or more passengers brings the corresponding value of the static capacity utilization coefficient to its maximum value.