Использование «интернета вещей» в системе общественного транспорта

С повышением количества перемещений люди все чаще ожидают продаж в билетной кассе. Назначение билетов различное: на киносеанс, поездки наземным и воздушным транспортом и многое другое. Наука претерпевает изменения, поэтому технологии нуждаются в трансформации. Индивид пребывает в транспорте до тех пор, пока не окажется в нужном для себя месте. В рамках работы исследуется значительное количество логистических социальных систем, реализующих круглосуточную транспортную деятельность на остановках в соответствии с графиком автомобильного трафика. Выходит, что индивиды пребывают на автобусных остановках, потому как не обладают информацией о реальном графике, что сопровождается хронологическими утратами. Иная проблема связана с нехваткой кондукторов, которые предоставляют пассажирам информацию о цене проездных билетов. Также в логистике населенных пунктов имеются и другие проблемные аспекты. С целью их устранения целесообразна разработка специального приложения, благодаря которому время нахождения индивидов на остановках сократится. Актуальный вопрос настоящего времени – очередь при реализации билетов. Цель настоящей работы – формирование комплексного видения феномена «интернета-вещей», способного оптимизировать деятельность социального транспорта. Для реализации цели поставлены следующие задачи: исследование феномена «интернета вещей»; выявление актуальных проблем логистических систем населенных пунктов; выработка инициатив, способных оптимизировать деятельность транспортного социального комплекса. Примененные в работе методы: аналитический; комплексный; обсервационный.

1. António A. Nunesa, Teresa Galvaoa, Joao Falcao e Cunhaa. Urban public transport service co-creation: leveraging passenger’s knowledge to enhance travel experience. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1877042814000925

2. W.-H Lin and J. Zeng. Experimental Study on RealTime Bus Arrival Time Prediction with GPS Data. In Transportation Research Record: Journal of the Tranportation Research Board, No. 1666, TRB, National Research Council, Washington, D.C., 1999: https://www.researchgate.net/publication/260019564_Real-Time_Bus_Arrival_Time_Prediction_Case_Study_for_Jinan_China

3. Kidwell B. Predicting Transit Vehicle Arrival Times. GeoGraphics Laboratory, Bridgewater State Colleg, Bridgewater, Mass., 2001. https://www.researchgate.net/publication/245562763_Predicting_Bus_Arrival_Time_on_the_Basis_of_Global_Positioning_System_Data

4. Baburao Kodavati, V. K. Raju, S. Srinivasa Rao, A.V. Prabu, T. Appa Rao, Dr. Y. V. Narayana. GSM and GPS Based Vehicle Location and Tracking System. http://www.ijera.com/papers/vol%201%20issue%203/ZF013616625.pdf

5. Siddhartha Sarma. Bus Tracking & Ticketing using USSD Real-time application of USSD Protocol in Traffic Monitoring. https://www.academia.edu/9574727/Bus_Tracking_and_Ticketing_using_USSD

6. Saurabh Chatterjee, Prof. Balram Timande. Public Transport System Ticketing system using RFID and ARM processor Perspective Mumbai bus facility B.E.S.T. http://www.ijarcs.info/index.php/Ijarcs/article/view/4896

7. Обзор Американской Ассоциации Общественного Транспорта за 2020 г. https://www.apta.com/research-technical-resources/transit-statistics/public-transportation-fact-book/

8. Rose Mary John, Funky Francis, Joe Neelankavil, Alwen Antony, Any Devise, Junes K J. Smart Public Transport System. https://www.irjet.net/archives/V4/i6/IRJET-V4I6273.pdf

9. Rajesh Kennan Mega lingam, Nits Raj, Anal Lehar Soma, Lakshmi Parkas, Nevada Scathes, Diva Vijay. Smart, public buses information system. International Conference on Communication and Signal Processing, April 3-5, 2014, India: https://www.academia.edu/33830516/INTEGRATION_OF_IOT_IN_PUBLIC_TRANSPORT

10. SUN Wen-xia and SONG Ti, ZHONG Hai. Study on Bus Passenger Capacity Forecast Based on Regression Analysis Including Time Series. https://ieeexplore.ieee.org/document/5203452