Диссертация (1141467), страница 46
Текст из файла (страница 46)
Характер использования парковочного пространства ТПУ – диаграмма3997. Сбор данных по ТПУТаблица 3ТПУ станция «Монино»Рассчитывается из среднейПотенциальное количествоавтовладельцев – пользователейNПП = Sзоны влияния(5.09км 2) *сервиса «перехватывающих»Pнасел(998,17)=стоянок, проживающих в зоне ее5080[чел]влиянияпоселенияPнасел. (есть ввикипедии, описании города илипоселения).Площадь узла в границе ТПУТерриториальный потенциалТПУ для размещенияплотности населения города илиSТПУ = 16,4[Га]«перехватывающей» стоянкиберется с чертежа Плансуществующей организациидвижения…Общая емкость существующихСуществующий спрос на услугиППPПП = 83[прив. авт/час]перехватывающих стоянок,полученная по расчетам втаблице 2Время на часть пути отавтомагистрали доtУДС =2.5 <1 [мин],«перехватывающей» стоянкиЗагрузка линии пассажирскоготранспорта на участкеБаллы - 9/10 ( в часы пик)Считается по результатамнатурных исследований.Баллами оценивается во времянатурных обследований400размещения ТПУ сdПТ = 5 [чел/м2]«перехватывающей» стоянкойЧисло берется постатистическим данным ОАО«РЖД» (интернет)Трудность интермодальнойпоездки на участке от въезда на«перехватывающую» стоянку доРассчитывается по приложениюTпавт = 95[мин]Яндекс.
Маршрут в утренний часпик от ТПУ до красной площадицентра города на автомобилена автомобилеТрудность интермодальнойРассчитывается по приложениюпоездки на участке от въезда на«перехватывающую» стоянку доTппп = 77[мин]центра города на СВТ«перехватывающую» стоянку доцентра городапик от ТПУ до красной площадина пассажирском транспортеОбшая стоимость поездки отСтоимость интермодальнойпоездки на участке от въезда наЯндекс. Маршрут в утренний часкрасной площади до ТПУ.Сп =102[руб]Складывается из стоимостибилетов на пассажирскийтранспорт (ЖД, метро, автобус)4013.11 ТПУ БронницыИсследование парковочных пространств в ТПУ1. Исходные данныеa.ТПУ: станция "Бронницы"b.Система пассажирского транспорта: Казанское направлениеМосковской железной дороги.2.
Экспликация стоянокЕмкостьПлощадь№ на схемеПешеходноерасстояниедо входа настанциюОрганизацияработыпримечаниеСВТ13494750НеорганизованнаяГрунтовое покрытиеБесплатнаяБлижайшая парковка к посадке в первыйНеохраняемаявагон на МосквуНеорганизованная216236250БесплатнаяНеохраняемаяНеорганизованная3561791240БесплатнаяНеохраняемаяНеорганизованная418240160БесплатнаяНеохраняемаяСогласно существующим правиламземлепользования и застройки, территорияявляется жилой зоной(Ж1 – зонаиндивидуальной жилой застройки)Согласно существующим правиламземлепользования и застройки, территорияявляется жилой зоной(Ж1 – зонаиндивидуальной жилой застройки)Паркирование транспорта затрудняет проездГНПТНеорганизованная59120100БесплатнаяНа территории ОРПНеохраняемаяНеорганизованная618346110БесплатнаяНеохраняемаяНеорганизованная77119140БесплатнаяРасположена у входа на предприятиеНеохраняемаяНеорганизованная816305180БесплатнаяНеохраняемаяГрунтовое покрытие4023.
Обследование работы:4. Описание стоянок№ наТип стоянки, характер использованияЕмкостьсхеме( результаты анализ в графика)стоянки1Неорганизованная бесплатная стоянка с34 м/м403грунтовым покрытием, используется в качествеперехватывающейНеорганизованная неохраняемая бесплатнаястоянка при общественном объекте, частично216 м/миспользуется в качестве перехватывающейНеорганизованная неохраняемая бесплатнаястоянка при общественном объекте, частично356 м/миспользуется в качестве перехватывающейНеорганизованная неохраняемая бесплатнаястоянка на обочине вдоль проезда к отстойно-418 м/мразворотной площадкеНеорганизованная неохраняемая бесплатнаястоянка при общественном объекте, часть59 м/мтерритории отстойно-разворотной площадкиНеорганизованная неохраняемая бесплатнаястоянка на обочине близ перехода через6железнодорожные пути, частично используется18 м/мв качестве перехватывающейНеорганизованная неохраняемая бесплатнаястоянка близ предприятия, частично77 м/миспользуется в качестве перехватывающейНеорганизованная неохраняемая бесплатнаястоянка на обочине, используется в качестве816 м/мперехватывающей5.
Расчет параметровПотенциальноеNПП = Sзоны влияния *Рассчитывается изколичествоPнасел = 1851 [чел]средней плотности404автовладельцев –населения города илипользователей сервисапоселения Pнасел.«перехватывающих»стоянок, проживающихв зоне ее влиянияТерриториальныйПлощадь узла в границепотенциал ТПУ дляразмещенияSТПУ = 9.4 [Га]«перехватывающей»ТПУ берется с чертежаПлан существующейорганизации движения…стоянкиСуществующий спросОбщая емкостьна услуги ППсуществующихPПП = 174[прив. авт/час] перехватывающихстоянок, полученная порасчетам в таблице 2Время на часть пути отавтомагистрали до«перехватывающей»tУДС =<1 [мин],Считается по результатамнатурных исследований.стоянкиЗагрузка линииБаллами оценивается вопассажирскоговремя натурныхтранспорта на участкеБаллы - 2 ( в часы пик)обследованийdПТ = 3[чел/м2]Число берется поразмещения ТПУ с«перехватывающей»стоянкойстатистическим даннымОАО «РЖД» (интернет)ТрудностьинтермодальнойTпавт = 82 [мин]Рассчитывается поприложению Яндекс.405поездки на участке отМаршрут в утренний часвъезда напик от ТПУ до красной«перехватывающую»площади на автомобилестоянку до центрагорода на автомобилеТрудностьРассчитывается поинтермодальнойприложению Яндекс.поездки на участке отвъезда наTппп = 80 [мин]«перехватывающую»Маршрут в утренний часпик от ТПУ до краснойплощади настоянку до центрапассажирском транспортегорода на СВТСтоимостьОбшая стоимостьинтермодальнойпоездки от краснойпоездки на участке отплощади от ТПУ.въезда наСп = 198,5 [руб]Складывается из«перехватывающую»стоимости билетов настоянку до центрапассажирский транспортгорода(ЖД, метро, автобус)406ПРИЛОЖЕНИЕ ГЧАСТЬ 1 Оценка уравнения регрессии для 1-ого классификационногокластера1.
Оценка уравнения регрессии.Определим вектор оценок коэффициентов регрессии. Согласно методу наименьших квадратов,вектор sполучается из выражения: s = (XTX)-1XTYК матрице с переменными Xj добавляем единичный столбец:8.1 9.15010.1.1311.35012.613.0.3914.1 15.31216.1.2217.55018.519.0.2920.1 21.50022.0.8923.42024.525.0.2826.1 27.104828.1.0429.75030.631.0.2732.1 33.122434.0.9835.85036.1037.0.2738.1 39.70040.0.941.55042.743.0.3244.1 45.25046.1.4847.70048.1249.0.47Матрица Y1003124559501200550170407Матрица XT1111111150312500104812247002501.131.220.891.040.980.91.483505504207508505507006556107120.390.290.280.270.270.320.47Умножаем матрицы, (XTX)741847.644170512.29418435188244284.582820500313881243.927.644284.584584.357.432.57278.5998417028205004584.32678900322001350.6513138857.433220041517.392.291243.922.57271350.617.390.7837В матрице, (XTX) число 7, лежащее на пересечении 1-й строки и 1-го столбца, получено как суммапроизведенийэлементов1-йстрокиматрицыУмножаем матрицы, (XTY)37373231744XT и1-гостолбцаматрицыX4083809.192551700280251093.28Находим обратную матрицу (XTX)-149.9833-0.05002-66.74720.09524-0.3258-4.4478-0.050027.8E-50.1145-0.0001880.00324-0.1011-66.74720.1145185.8872-0.2966.0319-220.56530.09524-0.000188-0.2960.000502-0.011140.3737-0.32580.003246.0319-0.011140.398-13.6189-4.4478-0.1011-220.56530.3737-13.6189556.9817Вектор оценок коэффициентов регрессии равенY(X) = (XTX)-1XTY =-86.64721.44221117.2342-1.683956.6082-2687.5646409Уравнение регрессии (оценка уравнения регрессии)Y = -86.6472 + 1.4422X1 + 1117.2342X2-1.6839X3 + 56.6082X4-2687.5646X52.
Матрица парных коэффициентов корреляции R.Число наблюдений n = 7. Число независимых переменных в модели равно 5, а число регрессоров сучетом единичного вектора равно числу неизвестных коэффициентов. С учетом признака Y,размерность матрицы становится равным 7. Матрица, независимых переменных Х имеет размерность(7 х 7).Матрица A, составленная из Y и X11001501.1335060.3913123121.2255050.2914555000.8942050.28195010481.0475060.271120012240.98850100.2715507000.955070.3211702501.48700120.47Транспонированная матрица.11111111003124559501200550170150312500104812247002501.131.220.891.040.980.91.483505504207508505507006556107124100.390.290.280.270.270.320.47Матрица ATA.7373741847.644170512.293737298826932317443809.192551700280251093.284184323174435188244284.582820500313881243.927.643809.194284.588.64584.357.432.5734170255170028205004584.32678900322001350.651280253138857.433220041517.392.291093.281243.922.5731350.617.390.784Полученная матрица имеет следующее соответствие:∑n∑y∑x1∑x2∑x3∑x4∑x5∑y∑y2∑x1 y∑x2 y∑x3 y∑x4 y∑x5 y∑x1∑yx1∑x1 2∑x2 x1∑x3 x1∑x4 x1∑x5 x1∑x2∑yx2∑x1 x2∑x2 2∑x3 x2∑x4 x2∑x5 x2∑x3∑yx3∑x1 x3∑x2 x3∑x3 2∑x4 x3∑x5 x3∑x4∑yx4∑x1 x4∑x2 x4∑x3 x4∑x4 2∑x5 x4∑x5∑yx5∑x1 x5∑x2 x5∑x3 x5∑x4 x5∑x5 2Найдем парные коэффициенты корреляции.411Признаки x и∑xi∑yi∑xiyiyДля y и x14184597.7143737533.8573231744461677.714Для y и x27.641.0913737533.8573809.19544.17Для y и x34170595.7143737533.8572551700364528.571Для y и x4517.2863737533.857280254003.571412Для y и x52.290.3273737533.8571093.28156.183Для x1 и x27.641.0914184597.7144284.58612.083Для x1 и x34170595.7144184597.7142820500402928.571Для x1 и x4517.2864184597.714313884484Для x1 и x52.290.3274184597.7141243.92177.703Для x2 и x34170595.7147.641.0914584.3654.9Для x2 и x4517.2867.641.09157.438.204Для x2 и x52.290.3277.641.0912.5730.368Для x3 и x4517.2864170595.714322004600Для x3 и x52.290.3274170595.7141350.6192.943Для x4 и x52.290.327517.28617.392.484Дисперсии и среднеквадратические отклонения.Признаки xиyДля y и x1145426.776141892.122381.349376.686Для y и x20.0373141892.1220.193376.686Для y и x327824.49141892.122166.807376.686Для y и x46.204141892.1222.491376.686Для y и x50.00493141892.1220.0702376.686413Для x1 и x20.0373145426.7760.193381.349Для x1 и x327824.49145426.776166.807381.349Для x1 и x46.204145426.7762.491381.349Для x1 и x50.00493145426.7760.0702381.349Для x2 и x327824.490.0373166.8070.193Для x2 и x46.2040.03732.4910.193Для x2 и x50.004930.03730.07020.193Для x3 и x46.20427824.492.491166.807Для x3 и x50.0049327824.490.0702166.807Для x4 и x50.004936.2040.07022.491Матрица парных коэффициентов корреляции R:-yx1x2x3x4x5y10.9926-0.5290.74010.1215-0.6978x10.99261-0.54670.73670.136-0.6658x2-0.529-0.546710.14650.52460.7719x30.74010.73670.146510.6253-0.1656x40.12150.1360.52460.625310.5762x5-0.6978-0.66580.7719-0.16560.57621414Модель регрессии в стандартном масштабе.Модель регрессии в стандартном масштабе предполагает, что все значения исследуемых признаковпереводятся в стандарты (стандартизованные значения) по формулам:где хji - значение переменной хji в i-ом наблюдении.Таким образом, начало отсчета каждой стандартизованной переменной совмещается с ее среднимзначением, а в качестве единицы изменения принимается ее среднее квадратическое отклонение S.Если связь между переменными в естественном масштабе линейная, то изменение начала отсчета иединицы измерения этого свойства не нарушат, так что и стандартизованные переменные будутсвязаны линейным соотношением:ty = ∑βjtxjДля оценки β-коэффициентов применим МНК.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
