Введение. Сегодня активным спросом пользуются средства индивидуальной мобильности (СИМ). По данным средств массовой информации (СМИ), особой популярностью рассматриваемые средства передвижения пользуются в южных городах, например городах Краснодарского края, в которых за период с 2018 по 2023 г. произошло 190 ДТП с участием СИМ. С целью оценки изменения ситуации в области аварийности с участием СИМ в масштабах южных городов в рамках данного исследования на примере Краснодарского края разработана модель прогнозирования количества ДТП с участием рассматриваемых средств передвижения.
Методы и материалы. Для прогнозирования количества ДТП в качестве метода исследования использованы математические методы моделирования, в частности применена наука эконометрика, которая довольно часто используется для оценки статистических показателей с математической точки зрения.
Результаты. Авторами разработана модель прогнозирования количества ДТП с участием СИМ для Краснодарского края с достоверностью 67%.
Заключение. Установлено, что увеличивающийся характер изменения рассматриваемых величин возможно описать с применением мультипликативной модели, состоящей из трех компонент – сезонной, трендовой и случайной. Расчет всех компонент дал возможность определить вид модели (), позволяющей произвести расчет количества ДТП с участием СИМ для рассматриваемого субъекта – Краснодарского края.
Введение. В условиях трансформации транспортно-логистической системы России и усиления роли региональных грузопотоков актуальной задачей становится разработка надёжных инструментов долгосрочного прогнозирования объёма грузовых перевозок. В статье представлена эконометрическая модель прогнозирования объёма перевезённых грузов автомобильным транспортом в Белгородской области на период до 2040 г.
Методы и материалы. В качестве материалов использованы официальные статистические данные за 2010–2023 гг., включая объём перевозок, валовой региональный продукт, протяжённость автомобильных дорог и количество грузовых автомобилей. Методологическую основу исследования составляет множественная линейная регрессия с последующей диагностической проверкой на мультиколлинеарность, гетероскедастичность и автокорреляцию остатков.
Результаты. Построенная модель объясняет 87% дисперсии объёма перевозок (R² = 0,87), средняя абсолютная процентная ошибка (MAPE) составляет 4,2%. Все коэффициенты статистически значимы (p < 0,05), что подтверждает её надёжность для сценарного прогнозирования в условиях геополитической и экономической неопределённости.
Заключение. Результаты работы могут быть использованы органами исполнительной власти субъектов РФ при разработке транспортных стратегий, инвестиционных программ и логистических кластеров, а также интегрированы в цифровую экосистему Национальной цифровой транспортно-логистической платформы (НЦТЛП) и Транспортно-экономического баланса (ТЭБ).
Введение. Выполнен обзор подходов повышения безопасности дорожного движения и применяемых для этого методов и моделей. Выявлено, что детская безопасность на дорогах остается насущной проблемой всего мирового сообщества. Отмечено, что, несмотря на значительное сокращение числа дорожно-транспортных происшествий на иркутских автомобильных дорогах, их величина по-прежнему высока, поэтому исследование динамики всех показателей и влияющих факторов следует продолжить для выяснения тенденций их изменения.
Цель проведения исследования. Моделирование тенденций изменений количества ДТП и травмируемых в ДТП участников с использованием регрессионного анализа, исследования изменений показателей ДТП и влияющих факторов на автомобильных дорогах Иркутской области за период 2019–2024 гг.
Материалы и методы. Для прогнозирования численностей ДТП и травмируемых (сумма погибших и раненых) на иркутских дорогах за 2019–2024 гг. данные статистики ГИБДД обрабатывались в пакете Statgraphics. По наибольшей величине коэффициента детерминации выбирался вид регрессионной модели. Динамика аварийности показателей дорожного травматизма иллюстрирована в MS Excel. Применялись методы: системного анализа, компьютерного моделирования на основе регрессионного анализа, статистического анализа связей факторов, провоцирующих реализацию ДТП.
Результаты. Выполнен анализ дорожной аварийности в Иркутской области за 2019–2024 гг. Получены регрессионные модели численностей ДТП и травмируемых с высокими коэффициентами детерминации 99,4–99,6%, что позволяет их использовать для прогноза.
Заключение. Исследование продемонстрировало устойчивое уменьшение числа ДТП и травмируемых в нем людей, получены статистически значимые модели регрессий их динамики. Показано, что в 2024 г. произошло 88,7% ДТП вследствие нарушения ПДД водителями. В 70,32% случаев нарушали правила водители легковых автомашин (из них в 14,5% водителей были пьяны), 41% водителей- нарушителей правил были возрастом от 30 до 50 лет. В 14,5% случаев нарушали ПДД водители со стажем управления, превышающим 30 лет.