Применение иерархического анализа чувствительности к модели пропускной способности городской транспортной сети

Аннотация


В связи с увеличением числа личных транспортных средств в городских агломерациях и ростом грузоперевозок возникает необходимость внедрения интеллектуальных транспортных систем для разработки стратегий по снижению загруженности дорог и предотвращению дорожно-транспортных происшествий. Одним из ключевых показателей транспортной системы, отражающих эффективность использования имеющейся городской инфраструктуры, является пропускная способность планируемых маршрутов. Модель оценки пропускной способности городского маршрута на основе пропускной способности его элементов – перегонов и перекрестков – является многоуровневой, иерархической, многокритериальной. Кроме того, данная модель является динамической, поскольку ее параметры меняются с течением времени. Все это повышает вычислительную сложность анализа такой модели и приводит к необходимости уменьшить число исследуемых параметров. Один из подходов к редукции параметров модели – анализ чувствительности, основанный на анализе конечных изменений. Применительно к модели пропускной способности данный подход позволит выявить те параметры элементов маршрута, изменение которых влечет наибольшие изменения в пропускной способности маршрута в целом, и даст возможность управления ими с целью повышения общей эффективности системы.Цель исследования заключается в разработке методики иерархического анализа чувствительности модели пропускной способности улично-дорожной сети, основанной на анализе конечных изменений, которая даёт возможность выявлять критические точки и оценивать вклад отдельных элементов и групп объектов в общую эффективность функционирования транспортной системы. Полученные результаты свидетельствуют, что предложенная методика позволяет точно определить основные факторы, воздействующие на пропускную способность, и предложить меры по оптимизации управления транспортными потоками.

Полный текст

7

Об авторах

Г. С Боровкова

Липецкий государственный технический университет

С. В Жихорева

Липецкий государственный технический университет

В. Э Клявин

Липецкий государственный технический университет

А. К Погодаев

Липецкий государственный технический университет

А. С Сысоев

Липецкий государственный технический университет

Список литературы

  1. Герами, В.Д. Управление транспортными системами. Транспортное обеспечение логистики: учебник и практикум для вузов / В.Д. Герами, А.В. Колик. – М.: Юрайт, 2024. – 536 с.
  2. Управление транспортными потоками в городах: монография / под общ. ред. А.Н. Бурмистрова, А.И. Солодкого. – М.: ИНФРА-М, 2024. – 207 с.
  3. Шамлицкий, Я.И. Методы и алгоритмы управления транспортными потоками: монография / Я.И. Шамлицкий. – Красноярск: СибГУ им. академика М.Ф. Решетнёва, 2019. – C. 160.
  4. Kerner, B.S. Introduction to Modern Traffic Flow Theory and Control / B.S. Kerner. – Berlin: Springer, 2009. – C. 265.
  5. Сальтелли, А. Анализ чувствительности нелинейных математических моделей: численные опыты / А. Сальтелли, И.М. Соболь // Математическое моделирование. – 1995. – № 7. – C. 16–28.
  6. Mathematical remodeling concept in simulation of complicated variable structure transportation systems / P. Saraev, S. Blyumin, A. Galkin, A. Sysoev // Transportation Research Procedia. – 2020. – № 45. – C. 475–482.
  7. Сараев, П.В. Концепция математического ремоделирования / П.В. Сараев // Нано-био-технологии. Теплоэнергетика. Математическое моделирование: сборник статей международной научно-практической конференции. – Липецк, 2024. – С. 150–154.
  8. Zhang, J. Virtual traffic simulation with neural network learned mobility model / J. Zhang, A. El Kamel. – Text: immediate. // Advances in Engineering Software. – 2018. – Vol. 115. – P. 103–111.
  9. Pell, A. Trends in real-time traffic simulation / A. Pell, A. Meingast, O. Schauer // Transportation Research Procedia. – 2017. – Т. 25. – P. 1477–1484.
  10. Аземша, С.А. Повышение эффективности дорожного движения на перекрестках внедрением адаптивного регулирования / С.А. Аземша, П.И. Капитанов, В.И. Евланов. – Текст: непосредственный // Наука и транспорт. Вестник Белорус. гос. ун. трансп. – 2020. – № 2 (41). – С. 37–41.
  11. Блюмин, С.Л. Применение анализа конечных изменений и метода обратных вычислений в системах управления и поддержки принятия решений / С.Л. Блюмин, Г.С. Боровкова // Проблемы управления. – 2018. – № 6. – С. 29–34.
  12. Основы лагранжева анализа конечных изменений / С.Л. Блюмин, Г.С. Боровкова, К.В. Серова, А.С. Сысоев. – Липецк: Липецкий государственный технический университет, ЭБС АСВ. – 2016. – С.80.
  13. Блюмин, С.Л. Анализ конечных изменений как метод исследования иерархических организационных систем / С.Л. Блюмин, Г.С. Боровкова, А.С. Сысоев // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: труды XXI Международной конференции. – Самара: Общество с ограниченной ответственностью «Офорт». – 2019. – С. 367–372.
  14. Блюмин, С.Л. Комбинации норм невязок и методы параметрической идентификации моделей / С.Л. Блюмин, П.В. Сараев // XII Всероссийское совещание по проблемам управления ВСПУ2014. ИПУ РАН. – 2014. – С. 2612–2618.).
  15. Блюмин, С.Л. Исследование чувствительности нейросетевых моделей с применением анализа конечных изменений / С.Л. Блюмин, А.В. Галкин, А.С. Сысоев // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Системный анализ и информационные технологии. – 2023. – № 2. – С. 40–51.

Статистика

Просмотры

Аннотация - 85

PDF (Russian) - 23

Ссылки

  • Ссылки не определены.

Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах