Статья: ОБЗОР МЕТОДОВ И АЛГОРИТМОВ BIG DATA ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПАРАМЕТРОВ ТРАНСПОРТНЫХ ПОТОКОВ И ПРОЕКТИРОВАНИЯ ТРАНСПОРТНО-ЛОГИСТИЧЕСКИХ СИСТЕМ

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.