Статья: ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ИНТЕНСИВНОСТИ ТРАНСПОРТНОГО ПОТОКА И ОЦЕНКА ПОТРЕБИТЕЛЬСКИХ СВОЙСТВ ДОРОГИ МЕТОДАМИ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

Целью исследования является оценка потребительских свойств линейно протяжённых участков дороги с учётом фактического коэффициента её прочности по международному показателю методами машинного обучения. Предметом исследования является интенсивность транспорта на линейно протяжённом участке автомобильной дороги и состояние его дорожного покрытия. Объектом исследования является участок дороги М-1 «Беларусь», 86-й километр, за временной промежуток с 2014 по 2024 год. Для достижения цели выбраны алгоритмы машинного обучения (линейная регрессия, градиентный бустинг, случайный лес и нейронные сети на основе длительной кратковременной памяти своего рода динамического языка программирования Python в средах разработки от Microsoft (Visual Studio Code) и Google (Colaboratory) в режиме Jupyter Notebook. Построена модель машинного обучения, посредством которой произведена оценка потребительских свойств участка дороги М-1 «Беларусь», 86-й километр, и его потребительских свойств с учётом фактического коэффициента прочности по международному показателю, а также даны рекомендации по планированию мероприятий по поддержанию и ремонту дорожного покрытия этого участка дороги. Построение подобных моделей машинного обучения и их реализация для линейно протяженных участков дорог позволит прогнозировать интенсивность транспортного потока и, как следствие, решать основные задачи содержания дороги - оптимизировать время и средства при планировании и реализации мероприятий на этапе эксплуатации объектов транспортной инфраструктуры, учитывать возможные риски потери качества состояния дороги при её обновлении и проектировании новых элементов.