ИНТЕГРАЦИЯ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ МЕТОДОВ ПРИ АНАЛИЗЕ ГОРОДСКОЙ ТРАНСПОРТНОЙ СИСТЕМЫ

Аннотация

В статье рассматривается комплексный подход анализа городской транспортной системы, основанный на интеграции экспериментальных и вычислительных методов с применением смарт-технологий.

Для проведения исследований использованы модели, которые симулируют различные сценарии движения транспортных средств. Это позволит оптимизировать параметры транспортных потоков путем передачи и обработки информации о них для управления движением. Рассмотрены перспективы развития геоинформационной системы (ГИС) в транспортной сфере, включая интеграцию «умных» транспортных средств, оснащенных бортовыми информационными системами навигации автопилотирования для создания «умных» транспортных систем. «Умные» транспортные системы должны иметь развитую инфраструктуру дорожной сети, включая современные технические средства организации дорожного движения.

Для прогнозирования заторов и оптимизации маршрутов транспортных средств в «умных» транспортных системах применены методы и алгоритмы машинного обучения, квантильная регрессия, нейронные сети. Проведение экспериментальных исследований необходимо для практической апробации предложений по повышению эффективности транспортных систем на основе оптимизации маршрута транспорта взаимодействия с дорожной инфраструктурой на контрольных участках дорог.

Результаты исследования будут иметь практическое значение для оптимизации городской мобильности и повышения эффективности транспортных систем.