Fuzzy interpoláció integrálása a tömegközlekedésbe

Article Sidebar

PDF
Megjelent: okt. 6, 2025
DOI: https://doi.org/10.14232/jtgf.2025.3.85-94
Kulcsszavak:
mesterséges intelligencia, tömegközlekedés, fuzzy logika

Main Article Content

Jobbágy Marcell
Miskolci Egyetem, Hatvany József Informatikai Tudományok Doktori Iskola
https://orcid.org/0009-0008-0368-1215

Absztrakt

Az AI ma már az élet minden területén megtalálható, akár a magánélet, akár az ipar a téma, hiszen a segítségükkel könnyebb a folyamatokat megtervezni, illetve optimalizálni. A tömegközlekedésben azonban csak kis mértékben találhatók meg, amely jelentős pazarlásokat eredményez, amelyek károkkal járnak mind költség tekintetében, mind a környezet felé. Több járműtípussal lebonyolítható a tömegek mozgatása, helyi forgalomban elsődleges helyet foglalnak el az autóbuszok és a villamosok, míg a trolik, a metró és a HÉV csak nagyon kevés helyen közlekednek. A villamosok környezeti hatását a gyártásuk és a működésükhöz szükséges villamos energia előállítására szolgáló erőmű határozza meg, míg buszoknál ez egy komplex kérdés. A cikk ennek a komplex kérdésnek lehetséges válaszait, illetve az innováció lehetőségét hivatott tárgyalni. Bemutatja, hogy az utaslétszámok és az üzemanyagárak függvényében milyen busztípusokat érdemes indítani a formatervezés könnyítése és optimalizálása érdekében.

Letöltések

Letölthető adat még nem áll rendelkezésre.

Article Details

Hogyan kell idézni
Jobbágy, Marcell. 2025. „Fuzzy interpoláció integrálása a tömegközlekedésbe”. Jelenkori Társadalmi és Gazdasági Folyamatok 20 (3):85-94. https://doi.org/10.14232/jtgf.2025.3.85-94.
Folyóirat szám
Évf. 20 szám 3 (2025)
Rovat
Műszaki innovációk és ipari technológiák

Hivatkozások

ARGROINFORM (2025): Gázolaj hazai piaci átlagárának alakulása. <https://www.agroinform.hu/gazolaj-arak> (2025.05.25.)

Fülöp G., Horváth B., Prileszky I., Szabó L. (2006): Közforgalmú Közlekedés I.. <http://rs1.sze.hu/~farkasi/Kozforgalmu_kozlekedes_I.pdf> (2025.02.19.)

Hajtó B. (2025): Átmenetileg bérelt autóbuszok. <http://hbweb.hu/jarmu/mvk_man-berelt_cim.htm> (2025.04.01.)

Johanyák, Cs. Zs., Kovács, Sz. (2007): Vague Environment-based Two-Step Fuzzy Rule Interpolation Method. <https://conf.uni-obuda.hu/sami2007/20_Johanyak.pdf> (2025.04.01.)

KSH. (2025): Number and capacity of carriages in local fixed track transport. <https://www.ksh.hu/stadat_files/sza/en/sza0029.html> (2025.04.01.)

KSH. (2025): Urban passenger traffic in Hungary and Budapest by mode of transport. <https://www.ksh.hu/stadat_files/sza/en/sza0021.html> (2025.05.25.)

MVK ZRT. (2025): CNG töltőállomás. <https://mvkzrt.hu/az-mvk-rol/szolgaltatasaink/cng-toltoallomas> (2025.05.25.)

MVK ZRT. (2025): Járműállomány. <https://mvkzrt.hu/jarmuallomany> (2025.04.01.)

MVM ZRT. (2025): Egyetemes szolgáltatói egységárak nem lakossági ügyfeleknek 2025. január 1-jétől. <https://www.mvmnext.hu/aram/servlet/download?type=file&id=16215 > (2025.05.25.).

Piller, I., Kovács, Sz. (2019): Fuzzy Behavior Description Language: a Declaritive Language for Interpolative Behavior Modeling. Acta Polytechnica Hungarica, 16 (9): 47–72.

Russell, S. J., Norvig, P. (2021): Artificial Intelligence: A Modern Approach. Hoboken: Pearson.

Saeidizand, P. (2019): Global Bus Survey. <https://cms.uitp.org/wp/wp-content/uploads/2020/07/Statistics-Brief_Global-bus-survey-003.pdf> (2025.05.25.)