Wyniki wyszukiwania - Biblioteka Nauki

1

Transit demand forecast and emission estimation for electric bus fleet operation using activity based simulation

100%

Czogalla O.

|

tom nr 4

2739--2749

EN

The forecast of transit demand is an important premise to analyze potential effects of electric bus fleet deployment in the public transport domain in order to generate realistic and robust data on transport mass between transit stops as an input for a transit vehicle model. In addition, the reduction of climate relevant gases such as carbon dioxide constitutes a major target of local policies of administrations within the European Union. Numerous cities seek for a significant reduction of emissions until 2050 [4]. Traffic and transport account for approximately 30 percent of total emissions. In this respect, exists a considerable potential by deployment of electric bus vehicles to contribute to a substantial reduction of energy consumption and tailpipe emissions in the domain of public transit. The gradual replacement of fossil fuelled vehicle fleet by electrically driven buses requires estimation of effects on emission rates within the transit system and total reduction potentials for a regional deployment. To estimate emission reductions internal emission models of Transportation Analysis and Simulation System (TRANSIMS) [8] have been calibrated and applied to conditions of the modeled urban network and bus vehicle emission rates.

PL

Prognoza popytu na przemieszczenia jest ważną przesłanką przy analizach rozmieszczenia floty autobusowej zasilanej napędem elektrycznym. Celem tych analiz jest generowanie wiarygodnych wielkości przewozów między przystankami, które stanowią dane wejściowe w modelu ruchu. Ponadto, redukcja gazów cieplarnianych, takich jak dwutlenek węgla, stanowi istotny cel polityki Unii Europejskiej. Wiele miast dąży do znacznego zmniejszenia emisji do roku 2050. Transport wytwarza około 30 procent całkowitej emisji. W tym kontekście, zastosowanie elektrycznych autobusów może przyczynić się do istotnego zmniejszenia zużycia energii i emisji zanieczyszczeń w transporcie publicznym. Stopniowe zastępowanie floty pojazdów wykorzystujących paliwa kopalniane przez floty autobusów zasilanych w sposób elektryczny wymaga oszacowania wpływu takiej zmiany na poziom emisji. Przy oszacowaniu zmniejszenia emisji wykorzystano modele zaimplementowane w aplikacji TRANSIMS, służącej do analiz i symulacji transportu. Modele te zostały odpowiednio skalibrowane oraz dostosowane do analizowanej sieci miejskiej i poziomu emisji autobusów.

2

Prognozowanie popytu na usługi transportu intermodalnego

84%

Mitkow S. , Borucka A.

|

2018

|

tom nr 6

26--34

PL

Celem artykułu było opracowanie modelu prognozowania popytu na usługi transportowe operatora intermodalnego. Na podstawie udostępnionych danych, dotyczących liczby eksportowanych kontenerów, przedstawiono proces opisania zjawiska na podstawie jego przeszłych obserwacji, a także jego ewolucji w przyszłości. Zaproponowano dwa modele: regresji oraz ARIMA. Dla każdego z nich dokonano predykcji przyszłych obserwacji. Otrzymane wartości prognoz porównano i na tej podstawie wybrano model opisujący lepiej badane zjawisko, tzn. dający mniejszy błąd prognozy.

EN

In the article it was presented a model of demand forecast for intermodal operator transport services. Based on the shared data on the number of exported containers is presented the process of describing the observable occurrence on its past observations, as well as its evolution in the future. Two models were proposed: Regression and ARIMA. For each of them, was made a prediction of future observations. The received values for the predictions were compared and a model describing a better tested observable occurrence was chosen, i.e. that gives a smaller forecast error.

3

Prognozowanie popytu na usługi transportu intermodalnego

84%

Mitkow S. , Borucka A.

|

nr 6

26-34

EN

In the article it was presented a model of demand forecast for intermodal operator transport services. Based on the shared data on the number of exported containers is presented the process of describing the observable occurrence on its past observations, as well as its evolution in the future. Two models were proposed: Regression and ARIMA. For each of them, was made a prediction of future observations. The received values for the predictions were compared and a model describing a better tested observable occurrence was chosen, i.e. that gives a smaller forecast error.

PL

Celem artykułu było opracowanie modelu prognozowania popytu na usługi transportowe operatora intermodalnego. Na podstawie udostępnionych danych, dotyczących liczby eksportowanych kontenerów, przedstawiono proces opisania zjawiska na podstawie jego przeszłych obserwacji, a także jego ewolucji w przyszłości. Zaproponowano dwa modele: regresji oraz ARIMA. Dla każdego z nich dokonano predykcji przyszłych obserwacji. Otrzymane wartości prognoz porównano i na tej podstawie wybrano model opisujący lepiej badane zjawisko, tzn. dający mniejszy błąd prognozy.