ШАБЛОНЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНЫХ СТАНЦИЙ
Аннотация
Транспорт (умный транспорт) есть одна из основных компонент Умного Города. Соответственно, анализу и планированию транспорта (транспортных потоков) в городах уделяется большое внимание. Естественно, что любой анализ должен основываться на каких-то собираемых (измеряемых) данных. В настоящей статье в качестве таких данных выступает информация об использовании пассажирами станций железной дороги. Это данные о валидации (проверке) проездных документов при входе на станцию и при выходе из нее. Для каждой станции данные включают время, характеристики проездного документа, также информацию о начальной и конечной станции поездки. Статья написана по результатам работы по проектированию новой системы городских железных дорог, при этом речь идет об анализе данных по использованию железнодорожных станций, как в черте города, так и в городской агломерации. В работе рассматриваются шаблоны (модели) использования железнодорожных станций. Понимание того, как используется станция пассажирами необходимо для оценки трафика (пассажиропотока) транспортной системы, что, в свою очередь, и является основной задачей на этапе проектирования. Другим важным моментом является то, что шаблоны использования отражают сложившееся состояние транспортной системы и городской среды. Соответственно, эти шаблоны (модели) могут быть использованы в городской аналитике и выступать в роли индикаторов и метрик изменений в городской среде.
Литература
[2] Kupriyanovsky V. et al. On Intelligent Mobility in the Digital Economy. International Journal of Open Information Technologies. 2017; 5(2):46-63. Available at: https://elibrary.ru/item.asp?id=28314925 (accessed 12.06.2018). (In Russian)
[3] Namiot D. et al. Pedestrians in the Smart City. International Journal of Open Information Technologies. 2016; 4(10):15-21. Available at: https://elibrary.ru/item.asp?id=27191892 (accessed 12.06.2018). (In Russian)
[4] Namiot D. et al. Bicycles in the Smart City. International Journal of Open Information Technologies. 2016; 4(10):9-14. Available at: https://elibrary.ru/item.asp?id=27191891 (accessed 12.06.2018). (In Russian)
[5] Namiot D., Pokusaev O., Lazutkina V. On passenger flow data models for urban railways. International Journal of Open Information Technologies. 2018; 6(3):9-14. Available at: https://elibrary.ru/item.asp?id=32595087 (accessed 12.06.2018). (In Russian)
[6] Namiot D. et al. On the assessment of socio-economic effects of the city railway. International Journal of Open Information Technologies. 2018; 6(1):92-103. Available at: https://elibrary.ru/item.asp?id=32314918 (accessed 12.06.2018). (In Russian)
[7] Namiot D., Sneps-Sneppe M. Customized Check-in Procedures. S. Balandin, Y. Koucheryavy, H. Hu (Eds.) Smart Spaces and Next Generation Wired/Wireless Networking. ruSMART 2011, NEW2AN 2011. Lecture Notes in Computer Science. Vol. 6869. Springer, Berlin, Heidelberg, 2011, pp. 160-164. DOI: 10.1007/978-3-642-22875-9_14
[8] Namiot D., Sneps-Sneppe M. A Survey of Smart Cards Data Mining. Wil van der Aalst et al. (Eds.) Supplementary Proceedings of the Sixth International Conference on Analysis of Images, Social Networks and Texts (AIST 2017). Moscow, Russia, July 27 - 29, 2017. CEUR Workshop Proceedings. 2017; 1975:314-325. Available at: http://ceur-ws.org/Vol-1975/paper33.pdf (accessed 12.06.2018).
[9] Steenbruggen J., Borzacchiello M.T., Nijkamp P., Scholten H. Mobile phone data from GSM networks for traffic parameter and urban spatial pattern assessment: a review of applications and opportunities. GeoJournal. 2013; 78(2):223-243. DOI: 10.1007/s10708-011-9413-y
[10] Ratti C., Frenchman D. et al. Mobile Landscapes: Using Location Data from Cell Phones for Urban Analysis. Environment and Planning B: Urban Analytics and City Science. 2006; 33(5):727-748. DOI: 10.1068/b32047
[11] Google Collaboratory Available at: https://research.google.com/colaboratory/unregistered.html (accessed 12.06.2018).
[12] Ding H., Trajcevski G., Scheuermann P., Wang X., Keogh E. Querying and Mining of Time Series Data: Experimental Comparison of Representations and Distance Measures. Proceedings of the VLDB Endowment. 2008; 1(2):1542-1552. DOI: 10.14778/1454159.1454226
[13] Berndt D.J., Clifford J. Using Dynamic Time Warping to Find Patterns in Time Series. KDD workshop. 1994, pp. 359-370. Available at: https://www.aaai.org/Papers/Workshops/1994/WS-94-03/WS94-03-031.pdf (accessed 12.06.2018).
[14] Keogh E.J., Pazzani M.J. Derivative Dynamic Time Warping. V. Kumar, R. Grossman (Eds.) Proceedings of the 2001 SIAM International Conference on Data Mining. 2001, pp. 1-11. DOI: 10.1137/1.9781611972719.1
[15] Nakamura T., Taki K., Nomiya H., Seki K., Uehara K. A shape-based similarity measure for time series data with ensemble learning. Pattern Analysis and Applications. 2003; 16(4):535-548. DOI: 10.1007/s10044-011-0262-6
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Редакционная политика журнала основывается на традиционных этических принципах российской научной периодики и строится с учетом этических норм работы редакторов и издателей, закрепленных в Кодексе поведения и руководящих принципах наилучшей практики для редактора журнала (Code of Conduct and Best Practice Guidelines for Journal Editors) и Кодексе поведения для издателя журнала (Code of Conduct for Journal Publishers), разработанных Комитетом по публикационной этике - Committee on Publication Ethics (COPE). В процессе издательской деятельности редколлегия журнала руководствуется международными правилами охраны авторского права, нормами действующего законодательства РФ, международными издательскими стандартами и обязательной ссылке на первоисточник.
Журнал позволяет авторам сохранять авторское право без ограничений. Журнал позволяет авторам сохранить права на публикацию без ограничений.
Издательская политика в области авторского права и архивирования определяются «зеленым цветом» в базе данных SHERPA/RoMEO.
Все статьи распространяются на условиях лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная, которая позволяет другим использовать, распространять, дополнять эту работу с обязательной ссылкой на оригинальную работу и публикацию в этом журналe.
