автореферат диссертации по транспорту, 05.22.01, диссертация на тему:Повышение качества информационного обеспечения транспортно-телематических систем в городах и регионах

На правах рукописи

Ожерельев Максим Юрьевич

Повышение качества информационного обеспечения транспортно-телематических систем в городах и регионах (на примере диспетчерского управления пассажирским транспортом)

05.22.01 - Транспортные и транспортно-технологические системы страны, ее регионов и городов, организация производства на транспорте

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва - 2008

003453744

Работа выполнена на кафедре «Транспортная телематика» Московского автомобильно-дорожного института (государственного технического университета).

Научный руководитель Заслуженный деятель науки РФ,

доктор технических наук, профессор Власов Владимир Михайлович

Официальные оппоненты доктор технических наук, профессор

Курганов Валерий Максимович Тверской государственный технический университет

кандидат технических наук Рощак Сергей Валерьевич Государственное унитарное предприятие «Мосгортранс»

Ведущая организация Государственное унитарное предприятие

пассажирского автомобильного транспорта Московской области «Мострансавто»

Защита состоится 11 декабря 2008 года в 10 часов на заседании диссертационного совета ДМ 212.126.06 ВАК РФ при Московском автомобильно-дорожном институте (государственном техническом университете) по адресу: 125319, г. Москва, Ленинградский проспект, д. 64, аудитория 42.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Московского автомобилыю-дорожного института (государственного технического университета).

Автореферат разослан ЬсОЛ^Ь^ 2008 года.

Отзывы на автореферат в двух экземплярах с подписью, заверенной печатью

организации, просим направлять в адрес диссертационного совета.

Телефон для справок (499) 155-93-24

Ученый секретарь диссертационного / /Л^/■" Ефименко Д Б. Совета ДМ 212.126.06 "

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность исследований. В последние годы рост производства в РФ и, вследствие этого, возросшая «неравномерная» (в течении суток) подвижность населения вызывают необходимость более оперативно и полно удовлетворять растущие требования к работе общественного пассажирского транспорта. Данное положение усугубляется массовой автомобилизацией, вызывающей перенасыщение городских магистралей транспортом и автомобильные заторы, что существенно снижает эффективность работы общественного транспорта. Одной из важнейших задач в данном случае является совершенствование методов и средств оперативного диспетчерского управления перевозочным процессом. Сегодня это обеспечивается на основе создания современных транс-портно-телематических систем (TTC) пассажирского транспорта, базирующихся на применении спутниковых навигационных технологий.

Однако, несмотря на появившиеся возможности спутниковой навигации и телематических устройств, существующая технология оперативного диспетчерского управления по-прежнему основана на дискретном анализе характеристик движения маршрутизированного транспорта (только по контрольным пунктам).

В сложившихся условиях, для эффективного применения средств глобальной спутниковой навигации на пассажирском транспорте при решении задач оперативного диспетчерского управления и информирования пассажиров, необходимо формирование научно-методологических, технологических и технических подходов, направленных на повышение качества информационного обеспечения TTC, что и определяет актуальность темы исследования.

Объектом исследования является автоматизированная радионавигационная система диспетчерского управления пассажирским транспортом (АСУ «Навигация»).

Предметом исследования является навигационная информация, способы её обработки и использования в транспортно-телематической системе пассажирского транспорта.

Целью исследования является повышение эффективности диспетчерского управления пассажирским транспортом за счет повышения качества информационного обеспечения автоматизированной радионавигационной системы диспетчерского управления.

Направление исследования: информационно-технологическое обеспечение процессов диспетчерского управления пассажирским транспортом и информационного обслуживания пассажиров в городах и регионах.

Основные задачи исследования:

1) Анализ и классификация структуры информационного обеспечения современных автоматизированных радионавигационных систем диспетчерского управления пассажирским транспортом.

2) Разработка методов и математических моделей оценки характеристик движения пассажирского транспортного средства по маршруту.

3) Формирование критериев оценки качества информационного обеспечения транспортно-телематических систем по предложенным моделям.

4) Сбор и обработка статистических данных, проведение экспериментальных исследований по сравнительной оценке качества информационного обеспечения автоматизированных систем диспетчерского управления пассажирским транспортом.

5) Разработка рекомендаций по практическому применению разработанных методов и математических моделей в транспортно-телематических системах пассажирского транспорта и их реализация на объекте исследования.

Научная новизна заключается:

1. В предложенной классификации и формализованном описании подходов к сбору и обработке информации в транспортно-телематических системах -в рамках технологических процессов диспетчерского управления пассажирским транспортом и информационного обслуживания пассажиров.

2. В разработанной непрерывной математической модели процесса движения транспортного средства по маршруту пассажирского транспорта и предложенном методическом подходе по использованию навигационных данных для ее формирования.

3. В предложенном методическом подходе к сравнительной оценке качества информационного обеспечения автоматизированных систем диспетчерского управления пассажирским транспортом.

Достоверность результатов проведенных в работе исследований подтверждается обоснованностью применения математических методов при обработке статистической информации координатно-временного и навигационного обеспечения (КВНО), собранной на объекте внедрения, а также высокой сопоставимостью теоретических и экспериментальных результатов.

На защиту выносятся:

- непрерывная математическая модель процесса движения транспортного средства по маршруту пассажирского транспорта;

- методический подход к сравнительной оценке качества информационного обеспечения автоматизированных систем диспетчерского управления пассажирским транспортом;

- методические рекомендации по использованию непрерывной математической модели процесса движения транспортного средства по маршруту пассажирского транспорта.

Практическая ценность заключается в разработке методических рекомендаций по использованию непрерывной математической модели процесса движения транспортного средства по маршруту пассажирского транспорта для диспетчерского управления и в подсистемах информирования пассажиров.

Внедрение и реализация результатов работы.

Проделанная работа явилась составляющей частью автоматизированной радионавигационной системы диспетчерского управления АСУ «Навигация», внедренной и промышленно эксплуатируемой в ГУП «Мосгортранс», а также в других городах и регионах России (80 городов, расположенных в 27 регионах).

Основные результаты исследований приняты к использованию на уровне ЗАО «НПП Транснавигация» (г. Москва), ГУП «Мосгортранс», а также Минтранса России и Минтранса Московской области.

Полученные теоретические результаты приняты к использованию в учебном процессе МАДИ (ГТУ) кафедрой «Транспортная телематика» по дисциплинам специальностей направления 653300 «Эксплуатация наземного транспорта и транспортного оборудования».

Апробация работы. Результаты исследований доложены, обсуждены и одобрены на научно-методических и научно-исследовательских конференциях МАДИ (ГТУ), г. Москва 2001, 2002, 2003, 2004, 2005, 2006, 2007 и 2008 гг.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 7 печатных работ, общим объемом 8.8 п.л., в том числе 3 статьи, включенные в Перечень ведущих рецензируемых научных изданий ВАК РФ.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, выводов, библиографического списка из 140 наименований и 3 приложений. Объем работы: 156 стр. печатного текста, 55 рисунков, 11 таблиц.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении раскрывается актуальность работы, излагаются цели исследования, научная новизна и практическая ценность работы.

В первой главе анализируется опыт развития и использования спутниковых навигационных систем на транспорте, отечественный и зарубежный опыт использования транспортно-телематических систем диспетчерского управления пассажирскими перевозками в городах и регионах, а также структура их информационного обеспечения (рис. 1). В частности, рассмотрены основные не-

достатки технических решении традиционных отечественных систем диспетчерского управления.

Администрация города

Управление по транспорту и связи

Городские службы и информационные системы

Система информирования пассажиров

Сотовые телефоны, коммуникаторы

Доступ в Интернет (информационные сайты)

Информационные

киоски _(инфоматы)

ЛВСТП

АРМ руководителя ТП Транспортные предприятия (ТП)

АРМ диспетчера транспортного предприятия

ЧкМ*апмО>та ты/,ат*тгят

Информационные табло

Условные обозначения:

АРМ - автоматизированное рабочее место, ЛВС - локальная вычислительная сеть.

Рис. 1 Типовая схема информационного обеспечения современных автоматизированных систем диспетчерского управления

Также в главе 1 проведен обзор существующих научных подходов и методов информационного обеспечения технологических процессов маршрутизированного транспорта. На основании проведенного анализа, а также личного опыта автора в практической работе по созданию и внедрению автоматизированных систем диспетчерского управления (АСДУ) на пассажирском транспорте в городах и регионах, был сделан вывод о том, что основным направлением совершенствования базовых технологических процессов диспетчерского управления должно быть повышение качества информационного обеспечения транс-портно-телематических систем в городах и регионах за счет использования оперативных навигационных данных для оценки текущего и прогнозирования будущих состояний перевозочного процесса.

В итоге были сформулированы цель и задачи исследования.

Во второй главе была разработана классификация теоретических подходов к сбору и обработке информации, поступающей в транспортно-телематические системы диспетчерского управления пассажирскими перевозками с выделением трех базовых моделей: релейной, «псевдоимпульсной» и импульсной.

В случае релейной модели информация поступает и обрабатывается только после прибытии транспортного средства на промежуточный либо конечный контрольный пункт (КП либо ККП). Таким образом, пока транспортное средства не попало в зону контрольного пункта, информация о его местонахождении и текущем состоянии отсутствует.

«Псевдоимпульсная» модель присуща, в первую очередь, многим современным радионавигационным системам диспетчерского управления. При этом подходе, информация поступает в систему с заданной периодичностью (в среднем раз в минуту), но в обработке участвует только та её часть, что попала в зону «виртуального» контрольного пункта. В результате между контрольными пунктами транспортное средство контролируется только визуально (по электронной карте).

В случае импульсной модели вся поступающая навигационная информация обрабатывается и используется для непрерывного определения местоположения и текущего состояния транспортного средства (ТС) на маршруте. Данная модель требует более сложного описания, так как отслеживает движение транспортного средства в любой точке маршрута, в том числе и между остановками.

Также во 2 главе была сформулирована научная гипотеза о том, что повышение точности оценки текущего и прогнозирования будущих состояний перевозочного процесса может быть достигнуто за счёт повышения качества информационного обеспечения автоматизированной системы диспетчерского управления пассажирским транспортом в части сбора и обработки навигационных данных, поступаемых от контролируемых транспортных средств.

При решении задачи минимизации отклонения оценки текущего состояния перевозочного процесса на маршруте, формируемой автоматизированной диспетчерской системой, от реальной ситуации можно утверждать, что согласно теории управления, чем чаще мы имеем информацию об объекте управления, тем более полно наше представление соответствует реальному положению вещей.

В то же время, на точность прогнозирования будущих состояний перевозочного процесса влияет большее количество факторов, поэтому в главе 2 данное направление было рассмотрено более подробно на примере подсистемы

информирования пассажиров, в частности, при использовании информационного остановочного табло, на котором отображается время до прибытия пассажирского транспортного средства на остановку. Были рассмотрены три классических случая: отставание от планового расписания (рис. 2,а), опережение планового расписания (рис. 2,6) и движение, соответствующее плановому расписанию (рис. 2,в). Для указанных случаев, на этих рисунках проведено сравнение точности прогнозирования времени прибытия на остановку для релейной и импульсной моделей с эталонными значениями «равномерной модели прогноза». Под «равномерной моделью прогноза» в работе понимается такая модель, при которой ошибка прогнозирования равномерно распределена по всему промежутку времени движения ТС до остановочного табло.

от планового расписания планового расписания

. Ттаб, 11 мин

^вшмннм Импульсная модель

• Релейная модель

_ Равномерная модель

прогноза

Тдв, мин.

О 5 10 15

в) движение транспортного средства по плановому расписанию

Рис. 2 Сравнительная диаграмма расчета времени, отображаемого на остановочном табло в зависимости от времени, прошедшего с начала движения на перегоне

41

Ч

N1

Ш

Д. 1

'А

Проведенный анализ существующих транспортно-телематических систем, основанных на релейной модели, показал, что при отставании пассажирского транспортного средства от планового расписания (рис. 2,а) подсистема информирования переходит в состояние ожидания, которое характеризуется отсутствием изменений в отображаемой информации (точка XV), а при опережении транспортным средством планового расписания (рис. 2,6) информация на остановочном табло отображается скачкообразно - в случае прибытия транспортного средства на остановку с непрогнозируемым системой нагоном (точка .1).

Была разработана непрерывная математическая модель процесса движения транспортного средства по маршруту пассажирского транспорта (НММ).

Аналитически, НММ в одном направлении может быть представлена в виде кусочно-линейной функции (рис. 3):

Я, (Д) = а, Д + Ь, = 5'"' ~ А-1 ) + #,_„/ = 1, л

д-д

1-1

(1)

где: а, и Ь, - коэффициенты линейной функции для ¡-го отрезка НММ; Б, - географическая долгота ¡-го узла НММ; Н, - географическая широта ¡-го узла НММ; п - количество отрезков НММ в модели. Н

-8-га п.

¡-ый узел НММ

Географическая долгота Рис. 3 Кусочно-линейная функция НММ

В электронном виде НММ удобно представить в виде таблицы, которая содержит следующие основные поля: номер маршрута, тип рейса (прямой, обратный и т.д.), порядковый номер отрезка НММ в модели, географическая широта и долгота начального и конечного узлов отрезка НММ, длина отрезка.

В дальнейших исследованиях в основном рассматривается НММ не целиком, а отдельно по перегонам (рис. 4).

1-ый отрезок НММ

перегон

отрезки НММ, проходящие через КП Рис. 4 Участок НММ между контрольными пунктами

Если сгруппировать отрезки НММ по перегонам, то для указания на каждый из них используется индекс отрезка внутри перегона. Индексы отрезков, расположенных внутри перегона, изменяются от 1 до пк. Расстояние от начала перегона до ¡-го отрезка (Ц), расположенного на нём, может быть вычислено по следующей формуле:

1

' /-( 7 о ''

7=1

(2)

где /, и /,— длина ¡-го и .¡-го отрезка НММ внутри перегона. На основе НММ можно не только производить оценку текущего состояния, но и прогнозировать будущие состояния перевозочного процесса. При этом следует учитывать, что на качество прогнозирования в системе диспетчерского управления влияют как текущее состояние перевозочного процесса, так и совокупность внешних факторов.

Было рассмотрено, при каких условиях релейная и импульсная (на основе использования НММ) модели обеспечивают максимальную равномерность изменения отображаемого на информационном остановочном табло времени, оставшегося до прибытия пассажирского транспортного средства на остановку (рис. 5 а,б).

При использовании релейной модели, время прохождения конкретных участков маршрута между КП можно получить лишь расчетным путём, используя следующее выражение:

ТЛ 0 =

Тп{()

»*

7=1

К

(3)

где: (0 - значение времени движения транспортного средства до ¡-го отрезка от начала перегона в момент времени \ при релейном подходе (линия «ре-

лейная модель» на рис. 5); Тп(/) - плановое время прохождения перегона в момент времени 1:; п^- количество отрезков НММ на перегоне.

При использовании импульсной модели мы имеем фактическую информацию о прохождении ТС каждого отрезка непрерывной модели движения по маршруту. В связи с этим, значение времени движения ТС до 1-го отрезка от начала перегона в момент времени I (линия «импульсная модель» на рис. 5) можно записать в общем виде следующим образом:

тш(1) = щл (4)

^пульсйая |модел4>

т ф^хРеле^ная ' МЭ' | модель

Расстояние от начала перегона а) Отставание ТС от графика движения

и |_1 1.2 Ь 1—П-1 1_пк L

Расстояние от начала перегона б) Опережение ТС графика движения

Рис. 5 Графическое представление сравнительной оценки качества прогнозирования моделей сбора и обработки данных

В качестве эталона для сравнения качества прогнозирования при использовании релейной и импульсной моделей сбора и обработки информации в данной диссертационной работе используется прямая, соответствующая графическому представлению равномерной модели прогноза, где значение времени движения пассажирского транспортного средства до ¡-го отрезка НММ от начала перегона в момент времени I можно получить расчетным путём, используя следующее выражение:

7=1

где ТФ(1) - фактическое время прохождения перегона в момент времени 1

Для решения задачи, связанной с оценкой степени разброса значений времени движения в релейной и импульсной моделей относительно эталонной прямой, использовалось выражение средней ошибки коэффициента регрессии математического аппарата регрессионного анализа:

Ж(')-Зд)2

1=1

(6)

В дальнейших расчетах /'ДО и /¿„(О будем рассматривать в качестве критериев качества прогнозирования в релейной и импульсной моделях, соответственно.

Сделаны следующие предположения о зависимости критерия качества прогнозирования в релейной (МР (0) и импульсной (/'„ (0) моделях от текущего состояния пассажирского транспортного средства при движении на маршруте (рис. 6):

1) В условиях малых отклонений (АТа < АТ < АТн г где: АТ- отклонение времени движения от планового расписания, а и Д7"н - точки пересечения функций критерия качества прогнозирования в релейной и импульсной моделях сбора и обработки информации), водитель имеет возможность скорректировать скорость движения транспортного средства таким образом, чтобы прибыть на контрольный пункт в соответствии с расписанием. В таких условиях использование импульсной модели может привести к более низкому качеству прогнозирования по сравнению с релейной за счет избыточной чувствительности к изменению скорости движения пассажирского транспортного средства на перегоне.

2) При увеличении отклонения пассажирского транспортного средства от планового расписания (АТ < АТа и АТ > АТН), значения импульсной модели расположены ближе к эталонным значениям, чем у релейной, что позволяет сделать предположение о более качественном прогнозе.

Для последующего анализа разделим график на рис.6 на две области: область с положительными отклонениями (нагон) и область с отрицательными отклонениями (опоздание).

и

V Релейная модель

V I

, ф* Импульсная модель

* /-^-

I I

/ ¡М(ЛТи) Нагон

ЛТо 0 ДТн лт

Отклонение времени движения от планового расписания, мин Рис. 6 Графическое представление функций критерия качества прогнозирования в релейной и импульсной моделях

Функция критерия качества прогнозирования в импульсной модели (рис. 6) в области с отрицательными и положительными отклонениями может быть представлена в следующем виде:

[ао1АГ2 + ао2АГ + ао3, если АТ < О '^а^АТ2+ ан2АГ+ анг, если АТ > О (7) где: ао1,ао2 и ао3- неизвестные коэффициенты функции критерия качества прогнозирования импульсной модели в области с отрицательными отклонениями; аН1>ан2 и анз - неизвестные коэффициенты функции критерия качества прогнозирования импульсной модели в области с положительными отклонениями.

Для релейной модели критерий качества прогнозирования в области с отрицательными и положительными отклонениями может быть представлен в виде линейной функции следующего вида:

_ \с0АТ + Ьи, если АТ < О ~ [снАТ + Ън, если АТ > 0

где: с0,Ьо- неизвестные коэффициенты прямой критерия качества прогнозирования релейной модели в области с отрицательными отклонениями; с„,Ьн- неизвестные коэффициенты прямой критерия качества прогнозирования релейной модели в области с положительными отклонениями.

При значительных отклонениях фактических параметров движения от запланированных диспетчерская система, как правило, вмешивается в плановое расписание и изменяет его, формируя новое (оперативное) расписание, макси-

11

мально приближая его к текущей ситуации. Данное вмешательство задает определенные границы колебания отклонений фактических показателей от плановых. В связи с этим, в реально действующей АСДУ функции критериев качества прогнозирования релейной и импульсной моделей будут пересекаться в следующих точках:

. ,цр{АТ) . /ч«) = тт< = тт

>„(ДГ)

дт ~ао2 +а/(До2 ~со)г -Ч|(Доз -Ьр) А~ си "аи2-^(а„2-с„)2-4ан|(ан,-Ья)

-ъ-•дг"=-^-'(9>

при. ао1 *0,(ао2-со)2 -4ао1(ао3-Ьо)>0 и ан1^№,(ан2-с„)2-4ан1(ан3-Ь„)>0 Таким образом, график на рис. 6 можно разделить на 4 зоны: ДТ > ДТн, О<АТ<АТИ , АТ<АТа и АТа <АТ<0.

Целевая функция критерия качества прогнозирования при этом сводится к выбору наиболее оптимальной на текущий момент времени модели сбора и обработки информации, применительно к конкретным условиям движения пассажирского транспортного средства:

саАТ + Ь0, если АТ < О

снАТ + Ь„, если АТ > О

аоХАТ2 + ао1АТ + аоЪ,если ДГ < 0 (10) ан1АТг + ан2АТ + аи3,если АТ > О

Таким образом, предложены следующие показатели оценки качества информационного обеспечения АСДУ:

- частота поступления информации о текущем состояний перевозочного процесса-,

- критерий качества прогнозирования состояний перевозочного процесса.

В третьей главе представлены результаты экспериментальных исследований, включающие описание объекта экспериментального исследования и сравнительную оценку качества информационного обеспечения автоматизированной радионавигационной системы диспетчерского управления. Использование релейной и импульсной моделей сбора и обработки информации рассмотрено на примере АСУ «Навигация» в городе Москве на базе диспетчерского центра (ДЦ) «Курчатовский», который осуществляет управление движением автобусов на маршрутах 12 и 15 автобусных парков ГУП «Мосгортранс» г. Москвы.

В рамках решения задач исследования отдельные модули данной системы были доработаны для реализации импульсной модели сбора и обработки информации. В результате был сформирован общий алгоритм обработки навигационной информации, представленный на рис. 7.

Рис. 7 Алгоритм обработки навигационной информации

Основные показатели работы ДЦ «Курчатовский» представлены в таблице 1.

Таблица 1

Основные показатели работы ДЦ «Курчатовский» (в сутки)

Показатель Значение

Автобусных парков в системе 2

Количество контролируемых маршрутов 30

Контролируемых рейсов 4000

Контролируемых точек расписаний 20000

Голосовых переговоров до 1000

Управляющих воздействий до 1000

Оказывается техпомощь до 20

Фиксируется ДТП в среднем 2-4

Внештатных ситуаций в среднем 1-2

Количество поступающих от ТС навигационных данных до 500 000

Под управлением АСУ «Навигация» в ДЦ «Курчатовский» работают 30

маршрутов, в том числе и загородные. В рамках 3 главы был проанализирован значительный объем статистической информации, отражающий работу пассажирских транспортных средств при различных условиях движения.

В соответствии с методикой экспериментальных исследований была проведена классификация всех маршрутов, находящихся под контролем АСУ «Навигация» - с точки зрения регулярности движения на них транспортных средств. Результаты обработки статистической информации по маршрутам представлены в виде графиков на рис. 8 и 9.

55.

Номера маршрутов

Рис. 8 Средняя величина отклонение времени движения на рейсе от расписания (АД), мин.

1 ltuF — 1 -■Il I .

1 111II t 1 iilllliiililiii

S 8 § Ь 5 К 8 S Е & £ £ 8 g g S 8 8 й й 8 8 3 й 8 § * $ £

Номера маршрутов Рис. 9 Среднеквадратичное отклонение времени движения на рейсе от расписания (cr)

На основе разработанной в главе 2 математической модели была проведена сравнительная оценка качества информационного обеспечения в TTC.

Полученные экспериментальные зависимости (рис. 10) подтверждают

сформулированные по 2 главе предположения о том, что импульсная модель наиболее близка к эталонным значениям, особенно при значительных отклонениях от расписания (ситуация, наиболее распространенная в мегаполисах).

100

0 20 40

в) значительное отставание от расписания (в условиях затора);

КГ^

20 40

г) опережение расписания

60

КО

100

'к-1

60

80

100

10

20

— Релейная модель

30 40 50 60 70 Процент реализации рейса, %

Импульсная модель

КО

90

Эталон

100

Рис. 10 Сравнительная оценка моделей по экспериментальным данным (характерные случаи)

На заключительном этапе экспериментальных исследований были построены эмпирические зависимости сравнительной оценки рассмотренных и работе моделей сбора и обработки информации, поступающей в АСУ «Навигация» для различных состояний транспортного средства при движении на маршруте (рис, 11).

Установлено, что эффективность импульсной Модели имеет определенную тенденцию к снижению при малых отклонениях от расписания по причине чувствительности данной модели к естественным колебаниям скорости движения на маршруте (ситуация, наиболее распространенная в регионах), В данной ситуации у водителя есть возможность прибыть на очередной контрольный пункт в соответствие с расписанием, корректируя скорость своего движения. Также заметно снижение эффективности моделей и при значительных (выходящих за пределы существующих нормативов) отставаниях от графика в случае возникновения затора, приводящего к полной остановке транспортного средства на маршруте в течение длительного промежутка времени.

Расчеты показали, что во всех рассмотренных случаях опережения транспортным средством расписания (нагон), что является грубым нарушением технологической дисциплины, наибольшую эффективность обеспечивает использование импульсной модели.

Отклонение зремени движения от планового расписания, мин

Рис. 11 Итоговая сравнительная оценка моделей сбора и обработки информации для различных состояний транспортного средства при движении

на маршруте

Таким образом, обработка результатов экспериментальных исследований по сравнительной оценки качества информационного обеспечения автоматизированных систем диспетчерского управления пассажирским транспортом показала:

1. Частота поступления информации о текущем состояний перевозочного процесса в импульсной модели всегда выше чем в релейной, так как данные от транспортного средства поступают в ней периодически не реже чем 2 раза в минуту, а не только при прохождении контрольных пунктов, ЧТО составляет не

16

более 4-7 раз за рейс.

2. Применение импульсной модели обеспечивает повышение точности прогнозирования в среднем на 33% при отставание и на 65% при опережение транспортным средством расписания по сравнению с релейной моделью.

В четвертой главе на основе проведенных теоретических и экспериментальных исследований разработан ряд практических рекомендаций по применению непрерывной математической модели процесса движения транспортного средства по маршруту пассажирского транспорта для повышения эффективности диспетчерского управления и качества информационного обеспечения в подсистемах информирования пассажиров, а также рассмотрены направления оценки показателей экономической эффективности и социальной значимости мероприятий по повышению качества информационного обеспечения транс-портно-телематических систем (на примере АСУ «Навигация»),

В результате проведенных исследований в рамках главы 4 разработан базовый алгоритм обработки навигационных данных для повышения качества информационного обеспечения TTC с использованием НММ (рис. 12).

Рис. 12 Базовый алгоритм обработки навигационных данных в системах,

реализующих импульсную модель Также были модернизированы автоматизированные рабочие места диспетчера и старшего диспетчера в системе АСУ «Навигация». В частности были разработаны и внедрены дополнительные программные модули, позволяющие

в удобном графическом виде отображать текущее состояние всех транспортных средств на маршруте движения. К а каждом рабочем месте диспетчера на основе использования второго экрана обеспечено непрерывное графическое отображение фактических интервалов движения транспортных средств па контролируемых маршрутах, выполненное в виде мнемосхемы движения (рис, 13).

номер выхода ТС ¡ Графическая интерпретация

на маршруте оценки текущег0 состояния

[на примере интервала движения)

Контрольный пун кг

Рис. 13 Разработанная программная реализация мнемосхемы движения транспортных средств на маршруте (пример)

При реализации практических рекомендаций для подсистемы информирования пассажиров рассмотрено функционирующее в рамках TTC остановочное табло, которое информирует пассажиров о времени прибытия ближайшего автобуса по каждому маршруту, проходящему через данную остановку (рис. 14).

11а основании полученных в третьей главе экспериментальных зависимостей установлено, что алгоритм расчёта времени прибытия пассажирского транспортного средства (прогнозное значение) в зависимости от его текущего состояния на маршруте должен учитывать значения целевой функции (10) при выборе модели сбора и обработки информации.

í-й отрезок КГ\-1 НММ

Табло

—-у'"

к-й перегон

Рис. 14 Схематичное представление участка маршрута перед остановочным табло

При релейной модели сбора и обработки информации, основанной на учете нормативного времени движения между контрольными пунктами, время прибытия па контрольный пункт (Фт) рассчитывается следующим образом:

т~\

ф„=фы+т,кп,«-п,)+т1 (и)

1=к-1

где: Фк_1 - время прохождения последнего КП; П, - плановое время прохождения ¡-го КП; Z1(t) - величина отклонения времени движения от плановых показателей для ¡-го перегона в момент времени I (находится на основе анализа исполненного движения).

При импульсной модели сбора и обработки навигационной информации с применением НММ, время прибытия на контрольный рассчитывается следующим образом:

/7 _ /7 т~1

фт = Тк1 + В——-Я,над], (12)

|=/+1 Пк к

где: Ти - время прохождения последнего отрезка НММ к-го перегона; пк -общее количество отрезков НММ на к-ом перегоне; 2, (0 - величина отклонения времени движения до ближайшего КП от плановых показателей для ¡-го отрезка в момент времени I (находится на основе анализа исполненного движения).

Таким образом, разработанные в диссертационном исследовании методы и математические модели обеспечивают решение практических технологических задач диспетчерского управления и информирования пассажиров в транс-портно-телематических системах пассажирского транспорта.

Оценка показателей экономической эффективности и социальной значимости мероприятий по повышению качества информационного обеспечения базировалась на технико-экономическом обосновании (ТЭО), выполненное по заказу ГУП «Мосгортранс» для оценки эффекта от внедрения системы АСУ «Навигация». По результатам расчетов в указанном ТЭО установлено, что затраты бюджета окупаются через 5 лет, как без учета дисконтирования, так и при ставке дисконта 8%. При этом чистый дисконтированный доход проекта в целом за 10 лет составит 101,7 млн. рублей. Указанная выше эффективность будет достигнута в случае, если внедрение и развитие системы будет сопровождаться комплексом организационных мероприятий по использованию получаемой информации о работе городского транспорта для совершенствования деятельности подразделений ГУП «Мосгортранс».

Основные выводы и результаты работы.

1. Системный анализ научных подходов и практических методов диспетчерского управления пассажирским транспортом показал, что в современных условиях напряженного транспортного потока отсутствие оперативной информации о текущем состоянии перевозочного процесса приводит к неэффективному диспетчерскому управлению и недостаточному качеству информационного обслуживания пассажиров.

2. Предложена классификация моделей сбора и обработки информации, поступающей в транспортно-телематические системы, включающая релейную, «псевдоимульсную» и импульсную модели, в основу которых положены принципы работы релейных и импульсных систем автоматического управления.

3. Традиционные системы диспетчерского управления, реализованные на базе релейной модели, в которых информация поступает дискретно (только на контрольных пунктах), могут эффективно работать исключительно в условиях ненапряженного транспортного потока.

4. В современных диспетчерских системах, в условиях бурного развития автомобилизации, необходим переход к импульсной модели сбора и обработки оперативной информации, для реализации которой была разработана непрерывная математическая модель процесса движения транспортного средства по маршруту.

5. Современный уровень развития спутниковых навигационных систем позволяет активно использовать новые методы сбора и обработки данных ко-ординатно-временного и навигационного обеспечения для реализации разработанной импульсной модели при решении задач оперативного диспетчерского управления пассажирским транспортом.

6. Сравнительная оценка критериев качества информационного обеспечения транспортно-телематических систем пассажирского транспорта, полученная на основе разработанного математического аппарата, показала:

- частота поступления информации о текущем состояний перевозочного процесса в импульсной модели всегда выше чем в релейной, так как данные от транспортного средства поступают в ней периодически не реже чем 2 раза в минуту, а не только при прохождении контрольных пунктов, что составляет не более 4-7 раз за рейс;

- применение импульсной модели сбора и обработки данных обеспечивает повышение точности прогнозирования состояний перевозочного процесса в среднем на 33% - при отставании транспортного средства от расписания и на 65% - при опережении.

7. Разработана методика и реализованы основные алгоритмы практического использования непрерывной математической модели процесса движения транспортного средства по маршруту в структуре информационного обеспечения АСУ «Навигация» при решении технологических задач диспетчерского управления пассажирским транспортом, а также в подсистеме информирования пассажиров.

8. Дальнейшие исследования целесообразно проводить в направлении использования разработанных моделей для повышения автоматизации функций оперативного диспетчерского управления и развития дополнительных сервисов, учитывающих оперативные изменения расписаний движения в зависимости от динамического изменения пассажиропотоков и внешних условий.

Основные положения диссертации представлены в следующих работах.

1. Ожерельев М.Ю. Анализ возможностей традиционных систем диспетчерского управления по оперативному регулированию процесса перевозок / Бо-гумил В.Н., Ожерельев М.Ю. // Деп. в ВИНИТИ РАН 03.12.04 №1914-В2004. -М.: МАДИ (ГТУ), 2004. - 15 с.

2. Ожерельев М.Ю. Методика формирования цифровой модели маршрута городского пассажирского транспорта на основе статистического анализа навигационной информации, полученной от транспортных средств / Богумил В.Н., Ожерельев М.Ю. // Деп. в ВИНИТИ РАН 03.12.04 №1916-В2004. - М.: МАДИ (ГТУ), 2004. - 15 с.

3. Ожерельев М.Ю. Сравнительный анализ систем диспетчерского управления наземным транспортом (традиционные и с применением спутниковой навигации) / Власов В.М., Ефименко Д.Б., Ожерельев М.Ю. // Вестник МАДИ (ГТУ), вып. 4, 2005. С. 110 - 115.

4. Ожерельев М.Ю. Переход от дискретного к непрерывному диспетчерскому управлению пассажирским маршрутизированным транспортом/ Богумил В.Н., Гуревич Г.А., Ожерельев М.Ю.// Журнал «Автотранспортное предприятие» №6 - 2007. - С. 38 - 42.

5. Ожерельев М.Ю. Использование средств транспортной телематики в управлении маршрутизированным движением транспортных средств / Власов

B.М., Ефименко Д.Б., Жанказиев C.B., Ожерельев М.Ю. - М.: МАДИ (ГТУ), 2007. - 87 с.

6. Ожерельев М.Ю. Совершенствование информирования пассажиров в транспортно-телематических системах городского пассажирского транспорта / Ефименко Д.Б., Ожерельев М.Ю. // Журнал «Автотранспортное предприятие» №6 - 2008,- С. 43-46.

7. Ожерельев М.Ю. Совершенствование технологии обработки навигационных данных для решения задач диспетчерского управления пассажирским транспортом / Ожерельев М.Ю. // Средства и технологии телематики на автомобильном транспорте (сборник научных трудов). М.: МАДИ (ГТУ) - 2008 -

C. 59-68.

Принято к исполнению 06/11/2008

Исполнено 07/11/2008

Заказ № 3378 Тираж 100 экз

ООО «СМСА» ИНН 7725533680 Москва, 2й Кожевнический пер , 12 +7 (495) 255-7060 www cherTypic ru

ВВЕДЕНИЕ.

1. АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ ВОПРОСА ИССЛЕДОВАНИЯ. ФОРМИРОВАНИЕ ЦЕЛИ И ЗАДАЧ ИССЛЕДОВАНИЯ.

1.1. Обзор отечественного и зарубежного опыта развития и использования транспортно-телематических систем на пассажирском транспорте.

1.2. Анализ структуры информационного обеспечения современных автоматизированных спутниковых радионавигационных систем диспетчерского управления пассажирским транспортом.

1.3. Обзор существующих научных подходов и методов информационного обеспечения технологических процессов м аршру тизированного транспорта.

1.4. Формулировка цели и задач исследования. Выводы по первой главе.

2. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ.

2.1. Классификация теоретических подходов к сбору и обработке информации, поступающей в транспортно-телематическую систему диспетчерского управления пассажирскими перевозками. Формулировка научной гипотезы.

2.2. Математическое описание основных принципов информационного обеспечения автоматизированных систем диспетчерского управления пассажирским транспортом.

2.3. Разработка непрерывной математической модели процесса движения транспортного средства по маршруту пассажирского транспорта на основе использования средств транспортной телематики и спутниковой навигации.

2.4. Разработка теоретического аппарата сравнительной оценки показателей качества информационного обеспечения автоматизированных систем диспетчерского управления.

ВЫВОДЫ ПО ВТОРОЙ ГЛАВЕ.

3. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ.

3.1. Разработка методики экспериментальных исследований.

3.2. Описание объекта экспериментального исследования.

3.3. Проведение экспериментальных исследований по сравнительной оценке качества информационного обеспечения автоматизированных систем диспетчерского управления, построенных на основе релейной и импульсной моделей.

3.4. ВЫВОДЫ ПО ТРЕТЬЕЙ ГЛАВЕ.

4. АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ ПРОВЕДЕННЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ И РАЗРАБОТКА ПРАКТИЧЕСКИХ РЕКОМЕНДАЦИЙ.

4.1. Разработка методики формирования исходной информации в диспетчерской системе, построенной на основе использования непрерывной математической модели процесса движения транспортного средства по маршруту пассажирского транспорта.

4.2. Решение задачи по использованию непрерывной математической модели процесса движения транспортного средства по маршруту пассажирского транспорта для информационного обеспечения процессов оперативного диспетчерского управления.

4.3. Разработка рекомендаций по практическому применению непрерывной математической модели процесса движения транспортного средства по маршруту пассажирского транспорта в подсистеме информирования пассажиров.

4.4. Оценка показателей экономической эффективности и социальной значимости мероприятий по повышению качества информационного обеспечения транспортно-телематических систем диспетчерского управления пассажирским транспортом.

4.5. ВЫВОДЫ ПО ЧЕТВЕРТОЙ ГЛАВЕ.

В последние годы рост производства в РФ и, вследствие этого, возросшая «неравномерная» (в течении суток) подвижность населения вызывают необходимость более оперативно и полно удовлетворять растущие требования к работе общественного пассажирского транспорта. Данное положение усугубляется массовой автомобилизацией, вызывающей перенасыщение городских магистралей транспортом и автомобильные заторы, что существенно снижает эффективность работы общественного транспорта. Одной из важнейших задач в данном случае является совершенствование методов и средств оперативного диспетчерского управления перевозочным процессом. Сегодня это обеспечивается на основе создания современных транспортно-телематических систем (ТТС) пассажирского транспорта, базирующихся на применении спутниковых навигационных технологий.

В настоящее время в городах и регионах России создаются автоматизированные системы диспетчерского управления пассажирским транспортом на базе спутниковой навигации. Основная часть работ ведется под методическим руководством Минтранса России в рамках Федеральной целевой программы по использованию глобальной навигационной спутниковой системы ГЛОНАСС в интересах гражданских потребителей. Процесс характеризуется положительной динамикой: если в конце 90-х внедрялось не более 2-3 систем в год, то сейчас - ежегодно 10—15.

Однако, несмотря на появившиеся возможности спутниковой навигации и телематических устройств, существующая технология оперативного диспетчерского управления по-прежнему основана на дискретном анализе характеристик движения маршрутизированного транспорта (только по контрольным пунктам).

В сложившихся условиях, для эффективного применения средств глобальной спутниковой навигации на пассажирском транспорте при решении задач оперативного диспетчерского управления и информирования пассажиров, необходимо формирование научно-методологических, технологических и технических подходов, направленных на повышение качества информационного обеспечения ТТС, что и определяет актуальность темы исследования.

Объектом исследования является автоматизированная радионавигационная система диспетчерского управления пассажирским транспортом (АСУ «Навигация»).

Предметом исследования является навигационная информация, способы её обработки и использования в транспортно-телематической системе пассажирского транспорта.

Целью исследования является повышение эффективности диспетчерского управления пассажирским транспортом за счет повышения качества информационного обеспечения автоматизированной радионавигационной системы диспетчерского управления.

Направление исследования: информационно-технологическое обеспечение процессов диспетчерского управления пассажирским транспортом и информационного обслуживания пассажиров в городах и регионах.

Основные задачи исследования:

1) Анализ и классификация структуры информационного обеспечения современных автоматизированных радионавигационных систем диспетчерского управления пассажирским транспортом.

2) Разработка методов и математических моделей оценки характеристик движения пассажирского транспортного средства по маршруту.

3) Формирование критериев оценки качества информационного обеспечения транспортно-телематических систем по предложенным моделям.

4) Сбор и обработка статистических данных, проведение экспериментальных исследований по сравнительной оценке качества информационного обеспечения автоматизированных систем диспетчерского управления пассажирским транспортом.

5) Разработка рекомендаций по практическому применению разработанных методов и математических моделей в транспортно-телематических системах пассажирского транспорта и их реализация на объекте исследования.

Научная новизна заключается:

1. В предложенной классификации и формализованном описании подходов к сбору и обработке информации в транспортно-телематических системах - в рамках технологических процессов диспетчерского управления пассажирским транспортом и информационного обслуживания пассажиров.

2. В разработанной непрерывной математической модели процесса движения транспортного средства по маршруту пассажирского транспорта и предложенном методическом подходе по использованию навигационных данных для ее формирования.

3. В предложенном методическом подходе к сравнительной оценке качества информационного обеспечения автоматизированных систем диспетчерского управления пассажирским транспортом.

Достоверность результатов проведенных в работе исследований подтверждается обоснованностью применения математических методов при обработке статистической информации координатно-временного и навигационного обеспечения (КВНО), собранной на объекте внедрения, а также высокой сопоставимостью теоретических и экспериментальных результатов.

На защиту выносятся;

- непрерывная математическая модель процесса движения транспортного средства по маршруту пассажирского транспорта;

- методический подход к сравнительной оценке качества информационного обеспечения автоматизированных систем диспетчерского управления пассажирским транспортом;

- методические рекомендации по использованию непрерывной математической модели процесса движения транспортного средства по маршруту пассажирского транспорта.

Практическая ценность заключается в разработке методических рекомендаций по использованию непрерывной математической модели процесса движения транспортного средства по маршруту пассажирского транспорта для диспетчерского 'управления и в подсистемах информирования пассажиров.

Внедрение и реализация результатов работы.

Проделанная работа явилась составляющей частью автоматизированной радионавигационной системы диспетчерского управления АСУ «Навигация», внедренной и промышленно эксплуатируемой в ГУЛ «Мосгортранс», а также в других городах и регионах России (80 городов, расположенных в 27 регионах).

Основные результаты исследований приняты к использованию на уровне ЗАО «НПП Транснавигация» (г. Москва), ГУП «Мосгортранс», а также Минтранса России и Минтранса Московской области. .

Полученные теоретические результаты приняты к использованию в учебном процессе МАДИ (ГТУ) кафедрой «Транспортная телематика» по дисциплинам специальностей направления 653300 «Эксплуатация наземного транспорта и транспортного оборудования».

Апробация работы. Результаты исследований доложены, обсуждены и одобрены на научно-методических и научно-исследовательских конференциях МАДИ (ГТУ), г. Москва 2001, 2002, 2003, 2004, 2005, 2006, 2007 и 2008 гг.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 7 печатных работ, общим объемом 8.8 п.л., в том числе 3 статьи, включенные в Перечень ведущих рецензируемых научных изданий ВАК РФ.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, выводов, библиографического списка из 140 наименований и 3 приложений. Объем работы: 156 стр. печатного текста, 55 рисунков, 11 таблиц.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Системный анализ научных подходов и практических методов диспетчерского управления пассажирским транспортом показал, что в современных условиях напряженного транспортного потока отсутствие оперативной информации о текущем состоянии перевозочного процесса приводит к неэффективному диспетчерскому управлению и недостаточному качеству информационного обслуживания пассажиров.

2. Предложена классификация моделей сбора и обработки информации, поступающей в транспортно-телематические системы, включающая релейную, «псевдоимульсную» и импульсную модели, в основу которых положены принципы работы релейных и импульсных систем автоматического управления.

3. Традиционные системы диспетчерского управления, реализованные на базе релейной модели, в которых информация поступает дискретно (только на контрольных пунктах), могут эффективно работать исключительно в условиях ненапряженного транспортного потока.

4. В современных диспетчерских системах, в условиях бурного развития автомобилизации, необходим переход к импульсной модели сбора и обработки оперативной информации, для реализации которой была разработана непрерывная математическая модель процесса движения транспортного средства по маршруту.

5. Современный уровень развития спутниковых навигационных систем позволяет активно использовать новые методы сбора и обработки данных координатно-временного и навигационного обеспечения для реализации разработанной импульсной модели при решении задач оперативного диспетчерского управления пассажирским транспортом.

6. Сравнительная оценка критериев качества информационного обеспечения транспортно-телематических систем пассажирского транспорта, полученная на основе разработанного математического аппарата, показала:

- частота поступления информации о текущем состояний перевозочного процесса в импульсной модели всегда выше чем в релейной, так как данные от транспортного средства поступают в ней периодически не реже чем 2 раза в минуту, а не только при прохождении контрольных пунктов, что составляет не более 4-7 раз за рейс;

- применение импульсной модели сбора и обработки данных обеспечивает повышение точности прогнозирования состояний перевозочного процесса в среднем на 33% - при отставании транспортного средства от расписания и на 65% - при опережении.

7. Разработана методика и реализованы основные алгоритмы практического использования непрерывной математической модели процесса движения транспортного средства по маршруту в структуре информационного обеспечения АСУ «Навигация» при решении технологических задач диспетчерского управления пассажирским транспортом, а также в подсистеме информирования пассажиров.

8. Дальнейшие исследования целесообразно проводить в направлении использования разработанных моделей для повышения автоматизации функций оперативного диспетчерского управления и развития дополнительных сервисов, учитывающих оперативные изменения расписаний движения в зависимости от динамического изменения пассажиропотоков и внешних условий.

146

1. Андрианов В. ГИС на транспорте / В. Андрианов // ArcReview. Современные геоинформационные технологии. - №1. — 2003.

2. Астрономический календарь (постоянная часть), издание седьмое М: Наука, 1981 - 718 с.

3. Афанасьев Л.Л., Островский Н.Б., Цукерберг С.М. Единая транспортная система и автомобильные перевозки. М.Транспорт, 1984. - 200 с.

4. Афанасьев Л.Л., Цукерберг С.М. Автомобильные перевозки, М., Транспорт, 1973.

5. Багдасаров A.M. Пассажирский автомобильный транспорт и организация его работы за рубежом / A.M. Багдасаров, И.А. Цеханович. М.: МАДИ, 1983.-100 с.

6. Блатнов М.Д. Пассажирские автомобильные перевозки / М.Д. Блатнов. — М.: Транспорт, 1981.-222 с.

7. Богумил В.Н. Как решить проблему обеспечения безопасного функционирования наземного пассажирского транспорта//Информост № 6 1999. стр. 40-42.

8. Большаков A.M., Кравченко Е.А., Черникова С.Л. Повышение качества обслуживания пассажиров и эффективности работы автобусов. М., Транспорт, 1981.

9. Бургонский А.С., Климова Е.В. Математические модели систем управления и навигации — СПб.: Межвузовский сборник

10. Валеев М.А. Городская система позиционирования, мониторинга и диспетчеризации подвижных объектов на основе метода перекрывающихся зон : Автореф. дис. канд. техн. наук, 2004 Казань

11. Варелопуло Г.А. Организация движения и перевозок на городском пассажирском транспорте / Г.А. Варелопуло.- М.: Транспорт, 1990. -252 с.

12. Вентцель А.Д. Курс теории случайных процессов. М.: Наука Физматлит. 1996

13. Вильсон А.Д. Энтропийные методы моделирования сложных систем / А.Д. Вильсон. -М.: Наука, 1978. 248 с.

14. Власов В. Автоматизированные спутниковые радионавигационные системы на наземном транспорте//Мир связи «CONNECT», № 4 1999 г., стр. 42-44.

15. Власов В.М., Алексеев В.А., Лексин А.В., Насонов В.Н., Корабельщиков Р.В. Комбинированная радионавигационная система диспетчеризации и управления наземным транспортом (статья) / Журнал «Мобильные системы», М., 2003, №9.

16. Власов В.М., Богумил В.Н. Всевидящий глаз системы «ГЛОНАСС»// Автоперевозчик, №3 2000 г., стр. 68-69.

17. Власов В.М., Ефименко Д.Б., Жанказиев Использование ГИС в технологии диспетчерского управления маршрутизированным транспортом. М., МАДИ (ГТУ), 2007.

18. Власов В.М., Жанказиев С.В., Николаев А.Б., Приходько В.М. Телематика на автомобильном транспорте —М.: МАДИ, 2003 г. — 173 с.

19. Власов В.М., Николаев А.Б., Постолит В.М. Информационные технологии на автомобильном транспорте / под общ. Ред. В.М. Приходько; МАДИ (ГТУ). М.: Наука, 2006. - 283 с.

20. Власов В.М., Финько В.И. Employment of Telematics in Urban Transport in Russia (тезисы) / Материалы Международной конференции «ITS», Прага, Чехия, 2003 г.

21. Внуков А. Б., Кульнев В. В. Спутниковые системы навигации и слежения за наземным транспортом. "Системы безопасности, связи и телекоммуникаций", № 34, июль — август 2000 г.

22. Вощин А.П., Сотиров Г.Р. Оптимизация в условиях неопределенности. -М.: МЭИ, 1989.-224 с.

23. Герами В.Д. Организация и управлении городскими пассажирскими автомобильными перевозками М.: МАДИ, 1994. - 142 с.

24. Глобальная спутниковая радионавигационная система ГЛОНАСС. Под ред. В. Н. Харисова, А.И. Перова, В.А. Болдина. М.: ИПРЖР, 1998.

25. Гмурман В.Е. Руководство к решению задач по теории вероятностей и математической статистики. М.: Высш. шк., 1997. — 400с.

26. Гомоненко, Ю.В. Совершенствование управления автобусными перевозками в городах с прямоугольно-линейной планировочной структурой (на примере г. Красноярска): автореф. дис. канд. техн. наук. -М.: 2004.

27. ГОСТ Р 52113-2003 Услуги населению. Номенклатура показателей качества. Госстандарт России. Введен в действие постановлением Госстандарта России 25.12.1996 г. №701. ИПК Издательство стандартов. 1997.

28. ГОСТ 24.202-80. «Система технической документации на АСУ. Требования к содержанию документа «Технико-экономическое обоснование создания АСУ».

29. ГОСТ 24.202-80. «Система технической документации на АСУ. Требования к содержанию документа «Технико-экономическое обоснование создания АСУ».

30. ГОСТ 34.003-90. «Информационная технология. Комплекс стандартов на автоматизированные системы. Автоматизированные системы. Термины и определения».

31. ГОСТ 34.201-89. «Информационная технология. Комплекс стандартов на автоматизированные системы. Виды, комплектность и обозначение документов при создании автоматизированных систем».

32. ГОСТ 34.401-90. «Информационная технология. Комплекс стандартов на автоматизированные системы. Средства технические периферийные37.