| Form of studies |
Bachelor |
| Title of the study programm |
Information Technology |
| Title in original language |
Sabiedriskā transporta noslodzes prognozēšanas un dinamiskās tarifu sistēmas izpēte un modelēšana |
| Title in English |
Research and Modeling of Public Transport Load Forecasting and Dynamic Fare System |
| Department |
Faculty Of Computer Science Information Tehnology And Energy |
| Scientific advisor |
Vitālijs Boļšakovs |
| Reviewer |
Inese Upīte |
| Abstract |
Lielpilsētu sabiedriskā transporta sistēmas saskaras ar problēmu: pasažieru plūsmas nevienmērīgumu. Pīķa stundās transportlīdzekļi ir pārpildīti, savukārt citos periodos resursi tiek izmantoti neefektīvi. Esošas statiskās tarifu sistēmas nespēj elastīgi reaģēt uz pieprasījuma izmaiņām un nerada ekonomiskus stimulus pasažieru plūsmas izlīdzināšanai. Darba mērķis ir izstrādāt sabiedriskā transporta noslodzes prognozēšanas modelī un dinamiskās tarifu sistēmas koncepciju, demonstrējot pieejas iespējas samazināt pīķa noslodzi lielpilsētu apstākļos.
Darbā veikta zinātniskas literatūras analīze par mašīnmācīšanās algoritmiem un dinamiskās cenu veidošanas stratēģijām. Izmantojot Buenos Airesas SUBE 2025. gada datus, izstrādāts XGBoost prognozēšanas modelis, kas sniedza R2 = 0.9806 un RMSE = 1800 pasažieri, ir par 65% zemāks neka OLS bāzes modeļa kļūda. Dinamiskās tarifu sistēmas simulācija realizēta AnyLogic 8.9.8 vidē, izmantojot sistēmu dinamikas pieeju ar divām balansējošām atgriezeniskās saites cilpām. Tika analizēti četri scenāriji: bāzes scenārijs un trīs dinamiskās tarifu konfigurācijas ar dažādiem pīķa uzcenojuma un starppīķa atlaides parametriem.
Simulācijas rezultāti apliecina darba hipotēzi: Dyn-Mix scenārijā pīķa noslodze samazinājās par 5.68%, kopējais pārvadāto pasažieru skaits pieauga par 1.77%, bet ieņēmumi samazinājās tikai par 0.65%. Visos dinamiskajos scenārijos kopējais pasažieru skaits pieaug 0.88 – 3.04% robežās, jo starppīķa pieprasījuma elastība ir gandrīz divreiz augstāka par pīķa elastību, un starppīķa atlaide piesaista vairāk papildu pasažieru, nekā pīķa uzcenojums atbaida.
Darba izstrādāts latviešu valodā un sastāv no 64 lapaspusēm bez pielikumiem, 13 attēliem, 14 tabulām, 8 formulām un 32 izmantotiem informācijas avotiem. |
| Keywords |
SABIEDRISKAIS TRANSPORTS, MAŠĪNMĀCĪŠANĀS, PROGNOZĒŠANA, SISTĒMU DINAMIKA |
| Keywords in English |
PUBLIC TRANSPORT, MACHINE LEARNING, FORECASTING, SYSTEM DYNAMICS |
| Language |
lv |
| Year |
2026 |
| Date and time of uploading |
27.05.2026 02:10:41 |
