Статья: Исследование широт интервалов признаков для повышения эффективности прогноза интенсивности транспортного потока (2024)

Читать онлайн

Введение. Сложная система взаимодействия характеристик системы Водитель-Автомобиль-Дорога-Среда (ВАДС) является предметом исследований ученых всего мира. Если объяснить закономерности явлений, присутствующих при совершении ДТП, то можно смоделировать некоторые транспортные процессы. Для этого необходимо рассмотреть большое количество признаков, разделяя их на статические и динамические. Особое внимание уделяется последним, из-за нестабильности состояния характеристик. К этой категории относятся интенсивность транспортного потока и погодные условия. Существует немало методов по повышению точности прогностических моделей, но такой применяется впервые. Главная особенность данного метода – логическая и статистическая обоснованность автоматизации подбора широт интервалов. Это необходимо не только для группировки признаков, но и для повышения их значения при совместном анализе. Например, для интенсивности транспортных потоков ширина может быть 100 авт/час (0-100, 101-200, 201-300 и т. д.), но она не будет эффективна с прогностической точки зрения для ширины интервала температуры воздуха 5°С (-25 - -20, -19 -15, -14 - 10 и т. д.). Соответственно, целью работы стало определение эффективных прогностических широт интервалов интенсивности транспортного потока (зависимый признак) и погодных условий (независимые признаки).

Материалы и методы. Данная работа является продолжением большого проекта по повышению безопасности дорожного движения, в котором уже проводились подобные исследования, для определения эффективных широт интервалов с использованием ранговой корреляции Спирмена. Установлены значения, при которых температурные режимы (воздуха, почвы и точки росы) лучше всего описывают интенсивность транспортного потока. Для комплексной характеристики потребовалось провести дополнительный анализ оставшихся независимых признаков. Созданы новые алгоритмические структуры с использованием языка программирования Python, в которых последовательно сравнивались установленные широты интервалов признаков таким образом, чтобы отработать все возможные их комбинации. Каждый результат подвергался корреляционному анализу, и рассчитывалась вероятность ошибки.

Результаты. В результате экспериментального подбора широт интервалов определены самые эффективные из них. Критерием отбора стал последующий корреляционный анализ. Принимались значения коэффициента больше 0,7 или меньше -0,7. Также рассчитывалась вероятность ошибки, принимались значения меньше 0,05. Таким образом, получено большое количество комбинаций, отвечающих необходимым условиям. Далее для каждого признака подобрана та ширина интервала, при которой она чаще встречается с другими, а в случае одинакового количества встреч является наименьшей из них.

Заключение. В результате проделанной работы определены эффективные широты интервалов, в которых анализировались исследуемые признаки. Эта работа в последующих трудах способствовала качественному обучению модели. Благодаря чему была создана программа по прогнозу интенсивности транспортного потока, зависящей от показателей погодных условий, с использованием нейронных сетей.

Ключевые фразы: АВТОМОБИЛЬ, ранговая корреляция спирмена, погодные условия, интенсивность транспортного потока, эффективные широты интервалов, ВЕРОЯТНОСТЬ ОШИБКИ
Автор (ы): Пугачев Игорь Николаевич (Pugachev I. N.), Шешера Николай Геннадьевич (SHeshera N. G.), Григоров Денис Евгеньевич (Grigorov D. E.)
Журнал: НАУЧНЫЙ РЕЦЕНЗИРУЕМЫЙ ЖУРНАЛ "ВЕСТНИК СИБАДИ"

Предпросмотр статьи

Идентификаторы и классификаторы

SCI
Машиностроение
УДК
656.13. Организация и эксплуатация автомобильного транспорта. Движение автомобилей. Общие вопросы
Для цитирования:
ПУГАЧЕВ И. Н., ШЕШЕРА Н. Г., ГРИГОРОВ Д. Е. ИССЛЕДОВАНИЕ ШИРОТ ИНТЕРВАЛОВ ПРИЗНАКОВ ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОГНОЗА ИНТЕНСИВНОСТИ ТРАНСПОРТНОГО ПОТОКА // НАУЧНЫЙ РЕЦЕНЗИРУЕМЫЙ ЖУРНАЛ "ВЕСТНИК СИБАДИ". 2024. ТОМ 21, № 5
Текстовый фрагмент статьи
Будьте первым, кто начнет обсуждение

Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.