Устойчивые тенденции урбанизации, а также структурные изменения грузовых перевозок (колебания интенсивности перевозок, структурные изменения внешнеторговых связей и т. д.) являются факторами снижения качества транспортного обслуживания населения и участников процесса товародвижения. Одним из способов повышения эффективности функционирования транспортно-логистической системы является оптимальное управление транспортными потоками как на этапе проектирования, так и при последующем развитии и совершенствовании системы с учётом прогнозных значений параметров транспортных и грузовых потоков. Выполнен обзор наиболее распространённых методов и алгоритмов больших данных (Big Data), применяемых для прогнозирования транспортных потоков при развитии транспортно-логистических систем. Существующие методы и алгоритмы являются универсальными, но требуют адаптации к потоковым свойствам транспортного процесса. Анализ исследований в этой области позволил сделать вывод о необходимости комбинирования различных методов для учёта особенностей транспортных потоков, связанных с их нелинейностью, неопределённостью, динамическими изменениями пространственно-временной структуры.
Идентификаторы и классификаторы
Увеличение объёмов грузовых перевозок при существующих ограничениях пропускной способности транспортных коммуникаций, изменения в структуре внешнеторговых связей во всём мире создают сложности функционирования транспортно-логистических систем. При этом устойчивое развитие транспортных систем, повышение пространственной связности территорий, увеличение объёма и скорости транзита грузов и развитие мультимодальных логистических технологий определяются как ключевые направления в транспортной политике России [1].
Список литературы
1. Транспортная стратегия Российской Федерации до 2030 года с прогнозом на период до 2035 года: Утверждена распоряжением Правительства Российской Федерации от 27 ноября 2021 г. № 3363-р. URL: https://rosavtodor.gov.ru/docs/transportnaya-strategiya-rf-na-period-do-2030-goda-s-prognozom-na-period-do-2035-goda (дата обращения: 01.08.2024).
2. Tian Y., Rakhmangulov A., Muravev D., Wang S. Bus arrival time prediction algorithm based on Markov chain // Modern Problems of Russian Transport Complex. 2018. Vol. 8. No. 2. pp. 29-37. https://www.. DOI: 10.18503/2222-9396-2018-8-2-29-37 EDN: YROXZZ
3. Tzika-Kostopoulou D., Nathanail E., Kokkinos K. Big Data in Transportation: A Systematic Literature Analysis and Topic Classification // Knowledge and Information Systems. 2024. Vol. 66. No. 8. pp. 5021-5046. https://www.. DOI: 10.1007/s10115-024-02112-8 EDN: QFTCQA
4. Ghofrani F., He Q., Goverde R. M., Liu X. Recent Applications of Big Data Analytics in Railway Transportation Systems: A Survey // Transportation Research Part C: Emerging Technologies. 2018. Vol. 90. pp. 226-246. https://www.. DOI: 10.1016/j.trc.2018.03.010
5. Yarmolinskiy F., Pokrovskaya O., Pasechnik E., Pakulina E., Trapeznikov A. Features of the Use of Big Data in the Study of Freight Traffic on Railway Transport // Bulletin of Scientific Research Results. 2024. Vol. 2024. No. 1. pp. 107-122. https://www.. DOI: 10.20295/2223-9987-2024-01-107-122
6. Gabriel Gomes Oliveira, Yuzo Iano, Gabriel Caumo Vaz, Kannadhasan Suriyan Data Collection and Analysis Applied to Intelligent Transportation Systems A Case Study on Public Transportation. In Review: In Review, 2022. URL: https://www.researchsquare.com/article/rs-2013198/v1 (дата обращения: 02.08.2024).
7. Zannat K. E., Choudhury C. F. Emerging Big Data Sources for Public Transport Planning: A Systematic Review on Current State of Art and Future Research Directions // Journal of the Indian Institute of Science. 2019. Vol. 99. No. 4. pp. 601-619. https://www.. DOI: 10.1007/s41745-019-00125-9 EDN: UMGXKS
8. Chalmeta R., Santos-deLeón N. J. Sustainable Supply Chain in the Era of Industry 4.0 and Big Data: A Systematic Analysis of Literature and Research // Sustainability. 2020. Vol. 12. No. 10. pp. 4108. https://www.. DOI: 10.3390/su12104108 EDN: BDFNKX
9. Mishra D., Gunasekaran A., Papadopoulos T., Childe S. J. Big Data and Supply Chain Management: A Review and Bibliometric Analysis // Annals of Operations Research. 2018. Vol. 270. No. 1-2. pp. 313-336. https://www.. DOI: 10.1007/s10479-016-2236-y EDN: PTQXQU
10. Zheng W., Lee D.-H., Shi Q. Short-Term Freeway Traffic Flow Prediction: Bayesian Combined Neural Network Approach // Journal of Transportation Engineering. 2006. Vol. 132. No. 2. pp. 114-121. https://www.:2(114). DOI: 10.1061/(ASCE)0733-947X(2006)132
11. Chen J., Song J. Research on Traffic Flow Prediction Methods Based on Deep Learning // Applied and Computational Engineering. 2024. Vol. 111. No. 1. pp. 72-80. https://www.. DOI: 10.54254/2755-2721/111/2024CH0096 EDN: TOSTAD
12. Hoogendoorn S. P., Bovy P. H. L. State-of-the-art of vehicular traffic flow modelling // Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part I: Journal of Systems and Control Engineering. 2001. Vol. 215. No. 4. pp. 283-303. https://www.. DOI: 10.1177/095965180121500402
13. Agafonov A., Chernov A., Sergeyev A. City Transport Motion Parameters Forecasting by Satellite Monitoring Data and Statistics // PRIA-2013. 2013. Vol. 2. pp. 489-491.
14. Sun H., Liu H., Xiao H., He R., Ran B. Short Term Traffic Forecasting Using the Local Linear Regression Model // Journal of Transportation Research Board. 2003. No. 1836. pp. 143-150.
15. Селевич С. Взвешенная медианная фильтрация для краткосрочного прогнозирования скоростей транспортных потоков // Вестник Нац. техн. ун-та “ХПИ”. 2013. № 30. С. 62-65.
16. Агафонов А., Мясников В. Алгоритм оценки времени прибытия общественного транспорта с использованием адаптивной композиции элементарных прогнозов // Компьютерная оптика. 2014. Т. 38. С. 356-368. EDN: SFAZGF
17. Heckerman D. Bayesian Networks for Data Mining // Data Mining and Knowledge Discovery. 1997. No. 1. pp. 79-119. EDN: AJPWJJ
18. Heckerman D., Geiger D., Chickering D. M. Learning Bayesian networks: The Combination of Knowledge and Statistical Data // Machine Learning. 1995. Vol. 20. No. 3. pp. 197-243. https://www.. DOI: 10.1007/BF00994016 EDN: EQIAWH
19. Sun S., Zhang C., Yu G. A Bayesian Network Approach to Traffic Flow Forecasting // IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. 2006. Vol. 7. No. 1. pp. 124-132. https://www.. DOI: 10.1109/TITS.2006.869623
20. van Hinsbergen C., Hegyi A., van Lint J., van Zuylen H. J. Bayesian Neural Networks for the Prediction of Stochastic Travel Times in Urban Networks // IET Intelligent Transport Systems. 2011. Vol. 5. No. 4. pp. 259-265. https://www.. DOI: 10.1049/iet-its.2009.0114
21. van Hinsbergen C., van Lint J., van Zuylen H. J. Bayesian Committee of Neural Networks to Predict Travel Times with Confidence Intervals // Transportation Research Part C: Emerging Technologies. 2009. Vol. 17. No. 5. pp. 498-509. https://www.. DOI: 10.1016/j.trc.2009.04.007
22. Свитина А., Иващенко А. Анализ возможностей метода прогнозирования по прецедентам // Iнформацiйнi управлiючi системи та комп’ютерний монiторинг: зб. матерiалiв II наук.-техн. конф. Донецьк. Т. 1. С. 133-137.
23. Oswald R., Scherer T., Smith B. L. Traffic Flow Forecasting Using Approximate Nearest Neighbor Nonparametric Regression // The National ITS Implementation Research Center U.S. DOT University Transportation Center. 2001. Т. Research Report. 115 p.
24. Zhang W., Li Y. Traffic flow prediction based on machine learning // Highlights in Science, Engineering and Technology. 2024. Vol. 118. pp. 162-170. https://www.. DOI: 10.54097/sw3nmf68 EDN: FKEDWZ
25. Chen M., Liu X., Xia J., Chien S. I. A Dynamic Bus-Arrival Time Prediction Model Based on APC Data // Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering. 2004. Vol. 19. No. 5. pp. 364-376. https://www.. DOI: 10.1111/j.1467-8667.2004.00363.x EDN: FPAHIT
26. Vanajakshi L., Subramanian S. C., Sivanandan R. Travel Time Prediction Under Heterogeneous Traffic Conditions Using Global Positioning System Data from Buses // IET Intelligent Transport Systems. 2009. Vol. 3. No. 1. pp. 1-9. https://www.:20080013. DOI: 10.1049/iet-its
27. Shalaby A., Farhan A. Prediction Model of Bus Arrival and Departure Times Using AVL and APC Data // Journal of Public Transportation. 2004. Vol. 7. No. 1. pp. 41-61. https://www.. DOI: 10.5038/2375-0901.7.1.3
28. Chien S. I.-J., Kuchipudi C. M. Dynamic Travel Time Prediction with Real-Time and Historic Data // Journal of Transportation Engineering. 2003. Vol. 129. No. 6. pp. 608-616. https://www.:6(608). DOI: 10.1061/(ASCE)0733-947X(2003)129
29. Zaki M., Ashour I., Zorkany M., Hesham B. Online Bus Arrival Time Prediction Using Hybrid Neural Network and Kalman filter Techniques // International Journal of Modern Engineering Research. 2013. Vol. 3. No. 4. pp. 2035-2041.
30. Филатова Т. Применение нейронных сетей для аппроксимации данных // Вестник Томского государственного университета. 2004. № 284. С. 121-125.
31. Chang G.-L., Su C.-C. Predicting Intersection Queue with Neural Network Models // Transportation Research Part C: Emerging Technologies. 1995. Vol.3. No. 3. pp.175-191. https://www.. DOI: 10.1016/0968-090X(95)00005-4
32. Chien S. I.-J., Ding Y., Wei C. Dynamic Bus Arrival Time Prediction with Artificial Neural Networks // Journal of Transportation Engineering. 2002. Vol. 128. No. 5. pp. 429-438. https://www.:5(429). DOI: 10.1061/(ASCE)0733-947X(2002)128
33. Jeong R., Rilett R. Bus Arrival Time Prediction Using Artificial Neural Network Model. IEEE. pp. 988-993. https://www.. DOI: 10.1109/ITSC.2004.1399041
34. Филимонов Р. Анализ подходов к прогнозированию параметров транспортных потоков // Интеллектуальный потенциал XXI века: ступени познания. 2015. № 26. С. 86-90. EDN: TKSKBL
35. van Lint J., Hoogendoorn S. P., van Zuylen H. J. Accurate Freeway Travel Time Prediction with State-space Neural Networks under Missing Data // Transportation Research Part C: Emerging Technologies. 2005. Vol. 13. No. 5-6. pp. 347-369. https://www.. DOI: 10.1016/j.trc.2005.03.001
36. Park T., Lee S. A Bayesian Approach for Estimating Link Travel Time on Urban Arterial Road Network. // Computational Science and Its Applications - ICCSA 2004 / A. Laganá [et al.]. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2004. pp. 1017-1025. https://www.. DOI: 10.1007/978-3-540-24707-4_114
37. Yatskin D. V., Kochkarov A. A., Kochkarov R. A. Modeling of Transport and Logistics Systems and the Study of the Structural Stability // Management Science. 2020. Vol. 10. No. 1. pp. 102-111. https://www.. DOI: 10.26794/2404-022X-2020-10-1-102-111 EDN: FOHTBL
38. Li G., Wang W., Wang L., Liu Y., Zhang M. Deep Spatial-temporal Information Fusion Dynamic Graph Convolutional Network for Traffic Flow Prediction // Measurement Science and Technology. 2025. Vol. 36. No. 1. pp. 15102. https://www.. DOI: 10.1088/1361-6501/ad8252 EDN: FVBDAR
Выпуск
Другие статьи выпуска
Сложные горно-геологические условия Уральских подземных рудников ухудшают условия ведения работ и вызывают необходимость разработки мероприятий по укреплению горных пород специальными способами. Для повышения эффективности крепления необходимо проведение дополнительных мероприятий по обеспечению устойчивости массива ещё до начала проведения выработки. В статье определена актуальность применения специальных способов строительства горных выработок в сложных горно-геологических условиях Уральских рудников. Проанализировано современное состояние технологий инъекционного упрочнения массива. Разработаны схемы и рассчитаны параметры упрочнения массива горных пород. Произведён выбор способов крепления упрочнённого массива и определены скорости проведения выработок по существующим и предложенным технологиям. Рассчитана экономическая эффективность выбранных способов крепления. Сравнительный анализ существующего и предлагаемого вариантов перехода с тяжёлых видов крепи на облегчённые комбинированные конструкции показал, что по предлагаемому варианту удельные затраты на 1 м3 горной массы снизятся на 2674 руб./м3.
В статье рассмотрены вопросы размещения отходов обогащения в отработанном пространстве карьера и возможность отработки барьерного (разделительного) целика. Проанализирован опыт использования выработанного пространства карьера для размещения хвостов обогащения и существующий опыт отработки барьерных целиков при освоении месторождений комбинированным способом. Исследованы физико-механические свойства сформированного искусственного массива в чаше отработанного карьера. К основным свойствам отнесены плотность, минеральная плотность, свободная водоотдача, вязкость, напряжения сдвига, угол растекания. Отмечено, что большинство месторождений отрабатывается с оставлением барьерного целика между открытыми и подземными горными работами. Однако отсутствует опыт совмещения подземных горных работ, связанных с добычей полезного ископаемого, и размещения отходов обогащения в ёмкости карьера. Разработаны технологические схемы отработки барьерного (разделительного) целика слоевой системой разработки и системой разработки подэтажного обрушения при условии размещения отходов обогащения в ёмкости отработанного карьера. Приведено сравнение предложенных систем разработки, которое показало преимущество системы разработки подэтажного обрушения перед слоевой системой разработки как в вопросах безопасности отработки барьерного (разделительного) целика, так и в экономическом плане. Отмечено, что система разработки подэтажного обрушения характеризуется высокими значениями коэффициентов разубоживания и потерь.
Город Москва имеет одну из самый развитых сетей метрополитена в мире. На данный момент насчитывается 294 станции, которые соединяют практически все районы города и облегчают жизнь многим миллионам жителей мегаполиса. Однако первоначально существовала только одна ветка метро - Сокольническая линия. С развитием метрополитена открывалось всё больше и больше станций. В данной статье будет рассмотрена и смоделирована станция «Черкизовская». Данный объект является одним из ключевых на всей линии, так как включает в себя три основных транспортно-логистических объекта - станцию метро «Черкизовская», станцию Московского центрального кольца (МЦК) «Локомотив» и железнодорожную станцию «Восточный вокзал». В статье проанализированы инфраструктурные особенности, размеры пассажиропотока и расположение станции. С помощью инструмента имитационного моделирования AnyLogic построена рабочая модель станции «Черкизовская» c элементами управления для экспериментальной оценки работы станции. Эксперименты с имитационной моделью станции позволили выявить наиболее загруженные участки и «узкие» места станции. Наиболее загруженным участком является левый вестибюль станции в направлении «Преображенская площадь», а узким местом - эскалатор на этом направлении.
В статье представлены этапы исследования комплексного формирования транспортно-логистической системы Вьетнама, включающие разработку системы критериев, многокритериальное оценивание, системно-динамическое имитационное моделирование и дискретно-событийное имитационное моделирование. В работе выполнен анализ логических взаимосвязей между указанными этапами, что позволило разработать комплексный метод формирования сети логистических центров Вьетнама.
Издательство
- Издательство
- ФГБОУ ВО МГТУ имени Г.И. Носова
- Регион
- Россия, Магнитогорск
- Почтовый адрес
- 455000, Челябинская область, город Магнитогорск, пр-кт Ленина, д.38
- Юр. адрес
- 455000, Челябинская область, город Магнитогорск, пр-кт Ленина, д.38
- ФИО
- Терентьев Дмитрий Вячеславович (РЕКТОР)
- Контактный телефон
- +7 (351) 2688594
- Сайт
- https://magtu.ru