CC BY
35
В.В. Кузнецов,
ГУМВД России по Московской области
Д.С. Горбатенко,
Московский авиационный институт
О.М. Порташников,
Центр специального назначения в области обеспечения безопасности дорожного движения МВД России
АДЕКВАТНОСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ МЕТОДИКИ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ В ЦЕЛЯХ РАЗРАБОТКИ ПРОГРАММ, НАПРАВЛЕННЫХ НА ПОВЫШЕНИЕ УРОВНЯ БЕЗОПАСНОСТИ ДВИЖЕНИЯ НА РЕГИОНАЛЬНЫХ АВТОДОРОГАХ НА ТЕРРИТОРИИ МОСКОВСКОЙ ОБЛАСТИ
THE ADEQUACY OF THE APPLICATION OF MATHEMATICAL
MODELING TECHNIQUES FOR THE DEVELOPMENT OF PROGRAMS AIMED TO IMPROVE THE LEVEL OF TRAFFIC SAFETY ON REGIONAL ROADS IN THE MOSCOW REGION
В статье рассматривается проведенная проверка адекватности полученных ранее математических моделей аварийности на некоторых автомобильных дорогах регионального значения на территории Московской области. Приведены результаты и сделаны выводы.
The article discusses the verification of the adequacy of previously calculated mathematical models of accidents on some highways of regional significance in the Moscow Region. Results and conclusions are provided.
Введение. Исследование социально-экономических явлений невозможно представить без широкого применения математического моделирования. Сущность данной методологии состоит в замене явления его образом — математической моделью — и дальнейшем изучении модели с помощью реализуемых логических алгоритмов. Работа не с самим явлением, а с его моделью дает возможность относительно быстро и без существенных затрат исследовать его поведение в различных ситуациях.
64
В настоящей статье предложена методика создания математических моделей аварийности на автодорогах регионального значения на территории Московской области и показана их адекватность реальному исследуемому процессу.
Основная часть. Математическое моделирование, или математическое описание причинно-следственных отношений между факторами, определяющими динамику развития количества ДТП с пострадавшими, и уровнем безопасности движения, осуществляется с применением методики создания многофакторных регрессионных уравнений (моделей) аварийности.
Уравнение многофакторной регрессии имеет вид
У1Д...к =Ьо+Ь1Х1+Ь2Х2+ ... +ЬкХк ,
где \2 к — теоретические значения результативного признака, полученные в результате подстановки соответствующих значений факторных признаков в уравнение регрессии; Х1, Х2, ... хк - факторные признаки; Ьо, Ы, Ь2, ... Ьк — параметры модели (коэффициенты регрессии).
Параметры уравнения определяются методом наименьших квадратов.
Статистическое изучение связи включает в себя выполнение трех этапов. В основе первого этапа лежит качественный анализ изучаемого явления, связанный с анализом природы социально-экономического явления. Второй этап — построение модели связи. Третий, последний, этап — интерпретация результатов.
Подробно примененная методика описана в [1—4].
Первым шагом к созданию многофакторных регрессионных моделей аварийности являлось определение статистических показателей, характеризующих значения факторов, определяющих поведение участников движения и влияющих на уровень аварийности, и сбор их значений за определенный период.
Для выполнения этого этапа были использованы сведения о ДТП, вносимые в систему «АИУС», используемую в подразделениях ГИБДД для учета ДТП, проведен анализ аварийности, опрос специалистов в сфере организации и безопасности движения с многолетним опытом работы.
В результате был сформирован и сгруппирован перечень факторов, влияющих на безопасное поведение участников движения, а именно:
1) общая направленность — протяженность автодороги (участка автодороги), протяженность участков автодороги, находящихся в пределах населенных пунктов, интенсивность движения транспорта;
2) контроль и надзор за движением — наличие инспекторов ДПС, наличие средств автоматической фиксации нарушений ПДД, размеры административной ответственности за нарушение ПДД;
3) организация движения — количество полос для движения в каждом направлении, наличие тротуаров, пешеходных дорожек и пешеходных ограждений на участках автодороги в границах населенных пунктов, наличие перекрестков, примыканий в одном уровне и наличие светофорного регулирования на них, наличие съездов с дорог, выездов с второстепенных дорог, их оснащенность переходно-скоростными полосами, наличие наземных пешеходных переходов и светофорного регулирования на них, наличие надземных и подземных пешеходных переходов, наличие барьерного разделения направлений движения (разделительный брус, зеленая полоса и т.п.), наличие и обустройство заездными карманами остановок общественного транспорта, наличие дорожных ограждений, наличие Ж/Д переездов, их оборудование УЗП;
4) наличие и обустройство объектов притяжения людей и транспорта —
наличие объектов торговли, соответствие их расположения требованиям всех необходимых правил, нормативов и стандартов, наличие АЗС, соответствие их расположения требованиям всех необходимых правил, нормативов и стандартов, наличие объектов придорожной рекламы.
Данные факторы оказывают наиболее существенное влияние на выработку участниками движения стратегии и тактики движения по проезжей части.
В дальнейшем были собраны статистические данные, характеризующие значения вышеопределенных факторов для автодорог регионального значения на территории Московской области за период 2008—2015 гг. по месяцам, и рассчитаны математические модели аварийности на улично-дорожной сети регионального значения на территории Московской области. Исследуемый временной период (количество точек наблюдений) составил 96 месяцев. Количество факторных признаков в моделях составляло 14—16 признаков в зависимости от специфики конкретной дороги. Тем самым было соблюдено оптимальное соотношение между количеством факторных признаков и объемом исследуемой совокупности.
Все рассчитанные модели являются статистически значимыми, на их основе можно осуществлять прогнозирование и принимать необходимые управленческие решения.
Для учета результатов влияния природно-климатических, общих экономических, а также ряда лишь частично являющихся регулируемыми многочисленных разнообразных факторов, рассчитаны коэффициенты сезонности возникновения ДТП с пострадавшими.
Интерпретация полученных математических моделей позволила определить:
1) мероприятия, внедрение которых будет способствовать возникновению ДТП с пострадавшими, а именно: расширение границ населенных пунктов вдоль проезжих частей, демонтаж пешеходных ограждений, демонтаж тротуаров, создание перекрестков и примыканий без светофорного регулирования, равно как и создание выездов с второстепенных дорог или прилегающих территорий (с разрешенным движением только направо), внедрение наземных пешеходных переходов без светофорного регулирования, установка вдоль проезжих частей рекламных конструкций, внедрение в эксплуатацию объектов придорожной торговли, расположенных как с соблюдением, так и с нарушениями правил обустройства, АЗС, расположенных с нарушениями правил обустройства, и функционирование остановок общественного транспорта, не оборудованных заездным карманом;
2) мероприятия, внедрение которых будет способствовать предотвращению ДТП с пострадавшими, а именно: внедрение искусственного освещения проезжей части, создание разделительных полос, препятствующих выезду на полосу встречного движения, создание барьерных ограждений, пешеходных ограждений, создание тротуаров, оборудование имеющихся перекрестков и примыканий, наземных пешеходных переходов светофорным регулированием, внедрение надземных и подземных пешеходных переходов (взамен наземных), создание дополнительных полос для движения (включая переходно-скоростные), и (самые результативные) усиление надзора и контроля за движением, включающее в себя выставление нарядов ДПС, установку средств фиксации нарушений ПДД, увеличение размеров административной ответственности за нарушение ПДД и обеспечение неотвратимости наказания.
Количественное влияние каждого из перечисленных факторов на увеличение (уменьшение) уровня аварийности приведено в [5, 6].
Рассмотрим точность прогнозных значений аварийности, полученных с помощью созданных математических моделей, на следующих автодорогах регионального значения в пределах Московской области: «Москва — Волоколамск» (Волоколамское шоссе), «Москва — Бородино» (Можайское шоссе), «Москва — Егорьевск — Тума — Касимов» (Егорьевское шоссе), и «МКАД — Крутицы — Железнодорожный — Ликино — Дулево» (Носовихинское шоссе).
В течение 2016—2017 гг. на данных автодорогах планировалось выполнить с заданными сроками следующие мероприятия:
- строительство освещения (на Волоколамском ш. — 14,5 км, на Можайском ш. — 19 км, на Егорьевском ш. 47 —16 км, и на Носовихинском ш. — 14,7 км);
- строительство тротуаров (на Волоколамском ш. — 3,5 км, на Можайском ш. — 8,3 км, на Егорьевском ш. — 0,48 км и на Носовихинском ш. — 11,4 км);
- установка пешеходных ограждений (на Волоколамском ш. — 0,3 км, на Можайском ш. — 2,73 км, на Егорьевском ш. — 2 км и на Носовихинском ш. — 0,76 км);
- установка дорожных ограждений (на Волоколамском ш. — 0,1 км, на Егорьевском ш. — 8,35 км и на Носовихинском ш. — 9,1 км);
- установка тросовых ограждений (на Можайском ш. — 0,1 км, на Носовихин-ском ш. — 4,7 км);
- обустройство автобусных остановок (на Можайском ш. — 6 шт., на Егорьевском ш. — 6 шт. и на Носовихинском ш. — 2 шт.);
- устройство переходно-скоростных полос (на Егорьевском ш. — 1 км и на Носо-вихинском ш. — 4 км).
Планируемые мероприятия фактически были выполнены на данных автодорогах в течение 2016—17 гг. с соблюдением сроков. Поэтому в 2018 г. было проведено сравнение прогнозного количества ДТП на 2016—2017 гг. с фактическими данными, полученными из системы АИУС.
Подставив данные значения в рассчитанные математические модели аварийности, были получены прогнозные значения количества ДТП с пострадавшими на данных автодорогах с учетом рассчитанных коэффициентов сезонности, определены доверительные интервалы прогноза с вероятностью 0,8 [8, 9], представленные таблице.
Прогнозное и фактическое количество ДТП с пострадавшими на региональных автодорогах
Годы Волоколамское шоссе Можайское шоссе
Доверительный интервал Фактическое кол-во ДТП Доверительный интервал Фактическое кол-во ДТП
шт шах шт шах
2016 121 136 131 63 75 71
2017 115 130 124 60 72 68
Егорьевское шоссе Носовихинское шоссе
Доверительный интервал Фактическое кол-во ДТП Доверительный интервал Фактическое кол-во ДТП
шт шах шт шах
2016 108 124 122 92 107 98
2017 90 106 100 85 99 87
Как видно из таблицы, фактическое количество ДТП находится внутри вычисленных доверительных интервалов, что подтверждает корректность использования рассчитанных моделей.
Заключение. Проведенная проверка адекватности применения методики математического моделирования позволила сделать следующие выводы:
1) определенные при исследовании факторы, влияющие на безопасное поведение участников движения и включенные в математические модели, действительно являются существенными с точки зрения формирования необходимого уровня безопасности дорожного движения;
2) применение методики математического моделирования в виде создания многофакторных регрессионных моделей аварийности соответствует реальному процессу возникновения ДТП;
3) прогноз, сформированный с использованием многофакторных регрессионных моделей аварийности, соответствует действительности (оправдывается).
ЛИТЕРАТУРА
1. Горбатенко Д. С., Рябчинский А. И. Методические основы создания многофакторных регрессионных моделей аварийности на автомобильных дорогах // Вестник МАДИ (ГТУ). — 2007. — Вып. 2 (9). — С. 90.
2. Горбатенко Д. С. Исследование причин и факторов, влияющих на уровень аварийности на улично-дорожных сетях городов и населенных пунктов Российской Федерации // Сборник докладов к семинарам и конференциям по Федеральной целевой программе «Повышение безопасности дорожного движения в 2006—2012 годах» (Разделы 6—18 и 6—19). — М. : МАДИ, Институт повышения квалификации и переподготовки кадров транспортно-дорожного комплекса. — 2007. — Вып. 1. — С. 22.
3. Горбатенко Д. С., Рябчинский А. И. Методические подходы к разработке региональных программ повышения безопасности дорожного движения // Инновационные технологии управления в автотранспортных системах (сборник научных трудов факультета «Управление»). — М. : МАДИ (ГТУ), 2008. — С. 156.
4. Капитанов В. Т., Монина О. Ю., Чубуков А. Б. Прикладные математические методы для анализа аварийности : методические рекомендации. — М. : МВД России, ГУОБДД, ФКУ НИЦ ПБДД, 2014. — 97 с.
5. Горбатенко Д. С., Горбатенко С. А. Системный подход к формированию стратегии обеспечения безопасности дорожного движения // Информационные и телекоммуникационные технологии. — 2012. — № 14. — С. 74—82.
6. Горбатенко Д. С., Кузнецов В. В., Порташников О. М. Применение математико-статистических методов для прогнозирования уровня дорожно-транспортной аварийности. — М. : Информационный бюллетень МВД России, ГУОБДД, 2016. — № 69. — С. 15—30.
7. Порташников О.М., Кузнецов В. В., Горбатенко Д. С. Государственный учет показателей безопасности дорожного движения в ГИБДД Московской области: состояние, проблемы, взгляд в будущее // Вестник Московского университета МВД России. — 2017. — № 6. — С. 222—224.
8. Шмойлова Р. А. Теория статистики. — М. : Финансы и статистика, 1996.
9. Четыркин Е. М. Статистические методы прогнозирования. — М. : Статистика,
1975.
REFERENCES
1. Gorbatenko D. S., Ryabchinskiy A. I. Metodicheskie osnovyi sozdaniya mnogo-faktornyih regressionnyih modeley avariynosti na avtomobilnyih dorogah // Vestnik MADI (GTU). — 2007. — Vyip. 2 (9). — S. 90.
2. Gorbatenko D. S. Issledovanie prichin i faktorov, vliyayuschih na uroven avariynosti na ulichno-dorozhnyih setyah gorodov i naselennyih punktov Rossiyskoy Federatsii // Sbornik dokladov k seminaram i konferentsiyam po Federalnoy tselevoy programme «Povyishenie be-zopasnosti dorozhnogo dvizheniya v 2006—2012 godah» (Razdelyi 6—18 i 6—19). — M. : MADI, Institut povyisheniya kvalifikatsii i perepodgotovki kadrov transportno-dorozhnogo kompleksa. — 2007. — Vyip. 1. — S. 22.
3. Gorbatenko D. S., Ryabchinskiy A. I. Metodicheskie podhodyi k razrabotke region-alnyih programm povyisheniya bezopasnosti dorozhnogo dvizheniya // Innovatsionnyie tehnologii upravleniya v avtotransportnyih sistemah (sbornik nauchnyih trudov fakulteta «Upravlenie»). — M. : MADI (GTU), 2008. — S. 156.
4. Kapitanov V. T., Monina O. Yu., Chubukov A. B. Prikladnyie matematicheskie meto-dyi dlya analiza avariynosti : metodicheskie rekomendatsii. — M. : MVD Rossii, GUOBDD, FKU NITs PBDD, 2014. — 97 s.
5. Gorbatenko D. S., Gorbatenko S. A. Sistemnyiy podhod k formirovaniyu strategii obespecheniya bezopasnosti dorozhnogo dvizheniya // Informatsionnyie i telekommu-nikatsionnyie tehnologii. — 2012. — # 14. — S. 74—82.
6. Gorbatenko D. S., Kuznetsov V. V., Portashnikov O. M. Primenenie matematiko-statisticheskih metodov dlya prognozirovaniya urovnya dorozhno-transportnoy avariynosti. — M. : Informatsionnyiy byulleten MVD Rossii, GUOBDD, 2016. — # 69. — S. 15—30.
7. Portashnikov O.M., Kuznetsov V. V., Gorbatenko D. S. Gosudarstvennyiy uchet pokazateley bezopasnosti dorozhnogo dvizheniya v GIBDD Moskovskoy oblasti: sostoyanie, problemyi, vzglyad v buduschee // Vestnik Moskovskogo universiteta MVD Rossii. — 2017. — # 6. — S. 222—224.
8. Shmoylova R. A. Teoriya statistiki. — M. : Finansyi i statistika, 1996.
9. Chetyirkin E. M. Statisticheskie metodyi prognozirovaniya. — M. : Statistika, 1975.
СВЕДЕНИЯ ОБ АВТОРАХ
Кузнецов Виктор Владимирович. Заместитель начальника полиции — начальник Управления Государственной инспекции безопасности дорожного движения.
ГУ МВД России по Московской области.
E-mail: [email protected]
Россия, 129110, г. Москва, Слесарный пер., 1. Тел. (495) 688-41-10.
Горбатенко Дмитрий Станиславович. Старший научный сотрудник кафедры «Системный анализ и управление». Старший научный сотрудник.
Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)
E-mail: [email protected]
Россия, 125993, г. Москва, А-80, ГСП-3, Волоколамское шоссе, 4. Тел (499) 158-41-97.
Порташников Олег Михайлович. Заместитель начальника.
Центр специального назначения в области обеспечения безопасности дорожного движения МВД
России.
Россия, 121170, г. Москва, ул. Поклонная, 15. Тел. (499) 725-05-08.
Kuznetsov Viktor Vladimirovich. Deputy Head of Police — Head of Directorate of the State Highway Traffic Safety Inspection of the Main Directorate of the Ministry of the Interior of Russia for the Moscow Region. Work address: Russia, 129110, Moscow, Slesarnji Lane, 1. Tel. (495) 688-41-10
Gorbatenko Dmitriy Stanislavovich. Senior Researcher of the chair of System Analysis and Management. Senior Researcher.
Moscow Aviation Institute (National Research University).
Work address: Russia, 129110, Moscow, Volokolamskoe Highway, 4. Tel. (499) 158-41-97.
Portashnikov Oleg Mikhailovich. Deputy Head of the Center for Special Purpose in the Field of Road Safety of the Ministry of the Interior of Russia.
Work address: Russia,129110, Moscow, Poklonnaj Str., 15. Tel. (499) 725-05-08.
Ключевые слова: дорожно-транспортные происшествия; транспортные средства; многофакторные регрессионные модели; адекватность моделей; профилактика дорожно-транспортных происшествий.
Key words: road accidents; vehicles, multifactorial regression models; model adequacy; road accident prevention.
УДК 519.237.5
ИЗДАНИЯ ВОРОНЕЖСКОГО ИНСТИТУТА МВД РОССИИ
Организация защиты персональных данных в органах внутренних дел : учебное пособие / А. В. Воробьев [и др.]. — Воронеж : Воронежский институт МВД России, 2018. — 100 с.
В учебном пособии изложены основные положения организации защиты персональных данных в органах внутренних дел, рассмотрены вопросы классификации информационных систем персональных данных.
Учебное пособие рассчитано на курсантов и слушателей образовательных организаций высшего образования системы МВД России, обучающихся по направлению подготовки «Информационная безопасность», и сотрудников территориальных органов МВД России — специалистов информационных центров, подразделений технической защиты информации в органах внутренних дел.
