1.6. Заключительные замечания

Маловероятно, что какие-либо неудачные плановые решения были порождены лишь техническим несовершенством методики прогнозирования, хотя является фактом то, что на прошлые планы развития транспортных систем немалое влияние оказали результаты оценки перспектив использования легковых автомобилей, сделанные на базе первых несовершенных моделей. В любом конкретном исследовании на построение модели спроса влияет множество факторов. В их числе: набор показателей, используемых и в исследовании, и в самом плане, подлежащем оценке; наличие разнообразных данных и моделей, ранее использовавшихся ответственными за анализ консультантами или работниками местных органов, а также текущее состояние дел. Из этих факторов опыт исследователей сильнее всего влияет на построение модели. В то же время, результаты исследований, проводившихся недавно в городах Шеффилд-Ротерхэме и Ноттингеме наиболее авторитетными в Англии консультативными компаниями по проблемам транспорта ("А. М. Вурхес и К°" и "Фримен-Фокс и К°"), свидетельствуют о том, что методика во многом унифицируется таким образом, что приближается к системе моделей SELNEC:

Модель генерирования 
зарождений поездок       классификационный анализ
                         с использованием данных о семьях 
Модель генерирования 
поглощений поездок       классификационный анализ 
                         с использованием данных о занятости 

Модель распределения 
пассажиропотоков         гравитационная модель с 
                         ограничениями и аналитически
                         задаваемыми функциями предпочтения 

Модель распределения 
пассажиропотоков по
видам транспорта после
их распределения по 
направлениям             логическая модель 

Наложение потоков        одна из форм эвристического
                         метода с учетом ограничений
                         пропускной способности
                         (с возможным включением средств
                         вероятностного выбора маршрутов)

Явный отход от приведенной выше схемы нетрудно видеть в достойном восхищении и новаторском во многих отношениях исследовании, проводившемся для г. Ковентри [12]. Составленные высококвалифицированными специалистами технические доклады не оставляют никаких сомнений в том, что в работе большое внимание было уделено изучению имеющихся многочисленных моделей, а также теоретическим методам прогнозирования.

Представляется целесообразным дать оценку наиболее интересным новшествам и разработкам в области прогнозного моделирования транспортных систем.

Отметим в порядке появления те четыре области исследований, которые, как принято сейчас считать, существенно влияют на практические результаты:

1. Построение дезагрегированных моделей на стадии генерирования поездок существенно способствовало лучшему пониманию факторов, определяющих спрос на пассажирские перевозки.

Модели этого рода основаны на персональных данных о пассажирах, учитывают взаимодействие между членами семей и являются хорошей основой для определения поведения людей при выборе вида транспорта для поездок.

2. Применение комплектов программ Transitnet и HUD, содержащих эффективные средства для описания маршрутов, дало возможность существенно улучшить качество рассмотрения систем общественного транспорта при перспективном планировании.

3. Внедрение понятия обобщенной стоимости повысило адэкватность моделей спроса, хотя все еще ожидается дальнейшая дезагрегация факторов в моделях выбора вида транспорта.

4. Метод максимизации энтропии, как общий принцип построения моделей, позволил разработать новые подходы в распределении пассажиропотоков по направлениям и видам транспорта, которые в настоящее время используются в Англии несколькими консультационными компаниями.

Рассматривая четыре названные направления как полезные новшества, позволяющие усовершенствовать процесс транспортного планирования, мы не должны забывать, что имеется множество таких областей, где явно недостаточно модельных расчетов или возможности их применения очень ограничены.