Введение. В условиях крупных городских агломераций моделирование матрицы межмуниципальных корреспонденций необходимо для обоснования решений транспортного планирования. Наиболее распространённым инструментом является гравитационная модель, учитывающая пространственную удалённость между зонами, однако в агломерациях потенциально перспективен радиационный подход, опирающийся на механизм «промежуточных возможностей». При этом для агломераций крупных российских городов вопрос применимости радиационной модели до настоящего времени изучен недостаточно. Цель работы. Оценить матрицу межмуниципальных корреспонденций в пределах городской агломерации по данным сотовых операторов о поездках населения и сопоставить точность гравитационной и радиационной моделей как инструментов, необходимых для решения задач транспортного планирования.
Материалы и методы. Использованы агрегированные данные сотовых операторов о межмуниципальных поездках населения в Екатеринбургской агломерации. В качестве обобщенной стоимости поездки использовались расстояния по сети автомобильных дорог, рассчитанные на основе данных OpenStreetMap. Для калибровки гравитационной и радиационной моделей с двойным ограничением использовались метод моментов и метод бипропорциональной балансировки.
Результаты. Выполнена калибровка моделей, построены прогнозные матрицы корреспонденций, и проведена валидация по наблюдаемым потокам. Показано, что оба подхода адекватно воспроизводят основные направления типа «ядро–спутники», однако на потоках средней величины и на связях между городами-спутниками проявляются различия, обусловленные разными механизмами формирования перемещений в моделях. По абсолютным метрикам точности небольшое преимущество демонстрирует гравитационная модель, тогда как по относительным ошибкам более устойчивые результаты показывает радиационная. При этом показатели тесноты связи между наблюдаемыми и модельными потоками высокие для обеих моделей.
Заключение. Результаты подтверждают сопоставимую объясняющую способность гравитационного и радиационного подходов при моделировании матрицы межмуниципальных корреспонденций. При этом радиационная модель является более предпочтительной с точки зрения практического использования в силу своей простоты и отсутствия калибруемых параметров
Введение. Обоснована актуальность прогнозирования пассажиропотока автобусного транспорта общего пользования в условиях устойчивого сокращения объёмов перевозок, старения подвижного состава и трансформации транспортного поведения населения. Показана необходимость разработки прозрачной, интерпретируемой и статистически обоснованной модели, учитывающей как демографические, так и инфраструктурные факторы.
Цель исследования – разработать интерпретируемую и статистически обоснованную регрессионную модель среднесрочного прогнозирования пассажиропотока автобусного транспорта общего пользования, учитывающую демографические и инфраструктурные детерминанты, с возможностью адаптации к условиям различных регионов.
Методы и материалы. В исследовании использованы официальные статистические данные по Воронежской области за 2010–2024 гг., включая число перевезённых пассажиров, численность населения и наличие эксплуатационных автобусов. В качестве метода прогнозирования применена множественная линейная регрессия с учётом временного тренда.
Методология. Построена регрессионная модель зависимости пассажиропотока от демографических и инфраструктурных факторов; оценка параметров выполнена методом наименьших квадратов, качество модели проверено по коэффициенту детерминации, статистической значимости коэффициентов и анализу остатков. Результаты. Модель показала высокую объясняющую способность (R² = 0,94); прогноз на 2025–2031 гг. указывает на устойчивое снижение пассажиропотока – с 254,7 тыс. до 177,5 тыс. чел., что связано в первую очередь с демографическим спадом. Обсуждение. Отрицательный коэффициент при числе автобусов отражает не причинно-следственную связь, а реакцию системы на падение спроса; положительный тренд компенсирует нелинейные эффекты последних лет. Результаты согласуются с общероссийскими тенденциями и подчёркивают необходимость перехода от количественного к качественному управлению перевозками.
Заключение. Разработанная модель является интерпретируемой, практически применимой и пригодной для стратегического планирования. В перспективе планируется расширение набора переменных, переход к маршрутно-ориентированному прогнозированию и интеграция модели в систему сценарного планирования.