Hierarchical sensitivity analysis capacity models

Abstract


With the increasing number of private vehicles in urban agglomerations and growing freight traffic, there is a need to implement intelligent transportation systems to develop strategies to reduce congestion and prevent traffic accidents. One of the key indicators of the transportation system, reflecting the efficiency of using the available urban infrastructure, is the capacity of planned routes. The model for estimating the capacity of an urban route based on the capacity of its elements - runs and intersections - is multi-level, hierarchical, and multi-criteria. In addition, this model is dynamic because its parameters change over time. All this increases the computational complexity of analyzing such a model, and leads to the need to reduce the number of parameters under study. One approach to reducing model parameters is sensitivity analysis based on finite change analysis. In the case of the capacity model, this approach will allow to identify those parameters of the route elements, the change of which causes the greatest changes in the capacity of the route as a whole, and will give the opportunity to manage them in order to improve the overall efficiency of the system.The aim of the study is to develop a methodology for hierarchical sensitivity analysis of the capacity model of the street and road network based on finite change analysis, which makes it possible to identify critical points and assess the contribution of individual elements and groups of objects to the overall performance of the transportation system. The results obtained show that the proposed methodology allows to accurately identify the main factors affecting the capacity and to propose measures to optimize traffic flow management.

Full Text

7

About the authors

G. S Borovkova

Lipetsk State Technical University

A. K Pogodaev

Lipetsk State Technical University

V. E Klyavin

Lipetsk State Technical University

S. V Zhikhoreva

Lipetsk State Technical University

A. S Sysoev

Lipetsk State Technical University

References

  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.

Statistics

Views

Abstract - 34

PDF (Russian) - 7

Refbacks

  • There are currently no refbacks.

This website uses cookies

You consent to our cookies if you continue to use our website.

About Cookies