«Интернет заттарын» қоғамдық көлік жүйесінде пайдалану

Осы өсіп жатқан әлемде біз билеттерге кезекке тұруымыз керек. Билеттер әр түрлі болуы мүмкін: кино билеттері, автобус билеттері, пойыз билеттері және т.б. Технология тез дамып келеді, сондықтан оларды өзгерту керек. Жолаушы тағайындалған жерді күтіп тұрған кезде автобусқа отырады және түседі. Қоғамдық көліктің үлкен көлемдегі автобус қызметтері әдетте транзиттік автобустардың жұмыс кестесі бойымен жұмыс кестесі бойынша біріктірілген аялдамаларда эфирлік кестеге сәйкес қамтамасыз етті. Осылайша, адамдар аялдамада автобусты күтіп алады, өйткені олар автобус кестесінен бейхабар, бұл уақытты ысырап етеді. Басқа мәселе – жол ақысы туралы ақпарат беретін кондукторлардың жетіспеушілігімен байланысты. Сондай-ақ, елді мекендер логистикасында басқа да проблемалық аспектілер бар. Осының бәрін жеңу үшін жолаушылардың күту уақытын қысқарта алатын зиянды жүйені ауыстыратын қосымша бағдарламаны әзірлеу ұсынылады. Қазіргі билеттерді сату жүйесіндегі ең үлкен мәселе – кезек. Осы жұмыстың мақсаты – әлеуметтік көлік қызметін оңтайландыруға қабілетті «интернет заттар» феноменінің кешенді пайымын қалыптастыру. Мақсатты іске асыру үшін мынадай міндеттер қойылған: «интернет заттар» феноменін зерттеу; елді мекендердің логистикалық жүйелерінің өзекті проблемаларын анықтау; көліктік әлеуметтік кешеннің қызметін оңтайландыруға қабілетті бастамаларды әзірлеу. Жұмыста қолданылатын әдістер: аналитикалық; кешенді; обсервациялық.

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