CC BY
1УДК 004
Федотов И.С.
магистрант 1 курса Северный (Арктический) федеральный университет (г. Архангельск, Россия)
АНАЛИЗ ТРАНСПОРТНЫХ ПОТОКОВ ДЛЯ СНИЖЕНИЯ ЗАТОРОВ В ГОРОДАХ
Аннотация: в статье представлен углублённый анализ того, как использование геопространственных данных и современных методов машинного обучения — включая рекуррентные нейронные сети (RNN), случайные леса (Random Forest) и методы градиентного бустинга (XGBoost) — помогает выявлять закономерности в формировании городских заторов. Раскрываются ключевые факторы, формирующие дорожную нагрузку, а также подробно рассматривается интеграция аналитических моделей с интеллектуальными транспортными системами, которая обеспечивает адаптивное управление светофорами, оптимизацию маршрутов и развитие экологичных видов транспорта.
Ключевые слова: транспортные потоки, заторы, геопространственные данные, машинное обучение, градостроительство, интеллектуальные системы, городская инфраструктура, рекуррентные сети, градиентный бустинг.
По мере роста численности городского населения и увеличения автомобильного парка в мегаполисах усугубляются проблемы дорожного движения. Традиционные подходы к планированию улично-дорожной сети, основанные на обобщённых статистических моделях и нечастых обследованиях потоков, уже не обеспечивают достаточной гибкости в условиях динамичных изменений транспортных условий. Чтобы эффективно предотвращать заторы, всё большую популярность приобретают решения на базе больших данных (big data) и машинного обучения, способные в режиме реального времени
адаптировать работу городской инфраструктуры к реальным показателям движения.
Геопространственные данные, получаемые из самых разных источников - GPS-трекеров в мобильных устройствах, детекторов трафика, камер видеонаблюдения, систем оплаты парковки, - аккумулируются в единые базы, где им можно придавать структуру с помощью ГИС и инструментов машинного обучения. Накопленный объём информации даёт возможность выявлять закономерности, неочевидные при простом наблюдении: например, можно обнаружить, что часы пик в конкретном районе сместились на более раннее время после открытия крупного офиса или торгового центра.
Методы машинного обучения, такие как рекуррентные нейронные сети (RNN, LSTM), помогают прогнозировать краткосрочное изменение трафика, учитывая сезонность, день недели, время суток и дополнительные факторы: погоду, плановые дорожные работы или проведение массовых мероприятий. Модели на основе градиентного бустинга (XGBoost) эффективно работают при наличии множества косвенных признаков, связанных с архитектурой улично-дорожной сети, объёмом доступных парковок и интенсивностью движения общественного транспорта. Случайные леса (Random Forest) позволяют относительно быстро классифицировать состояние дорог - от свободного движения до «красной зоны» полной загрузки - и прогнозировать, когда ситуация изменится.
Результаты такого анализа напрямую внедряются в интеллектуальные транспортные системы (ITS), которые берут на себя автоматическую оптимизацию светофоров, перенастраивают маршруты общественного транспорта и, при необходимости, выдают рекомендации водителям о выборе альтернативных дорог. Кроме того, ITS может динамически регулировать тарифы на въезд в центральные районы и платные парковки, стимулируя переход на более экологичные и экономичные виды передвижения. Например, при приближении большого затора система может «предупредить» городское
население через мобильные приложения, предлагая схему объезда или советуя временно пересесть на метро или электросамокат.
Не стоит забывать и о долгосрочном градостроительном планировании: анализ транспортных потоков помогает определить, где в будущем понадобятся новые магистрали, многоуровневые развязки или велопешеходные маршруты, а где разумнее всего строить станции метро и парковочные кластеры перехватывающего типа. Методы машинного обучения дают возможность моделировать различные сценарии развития города: например, рассчитать, как увеличится нагрузка на улично-дорожную сеть при строительстве большого жилого комплекса и офисного квартала. За счёт «цифровых двойников» города можно заранее увидеть критические точки и планировать инфраструктуру так, чтобы избежать эффекта «бутылочного горлышка».
Важным аспектом остаётся безопасность: заторы повышают вероятность ДТП, особенно там, где дорожное движение хаотично. Анализ данных аварийности в сочетании с прогнозными моделями трафика помогает выделять аварийно-опасные участки (так называемые «очаги аварийности»), где накопленный поток машин в часы пик создаёт потенциально опасные ситуации. Цифровые инструменты на основе машинного обучения позволяют обнаруживать закономерные ошибки в организации движения (неудачное расположение пешеходных переходов, слишком короткие фазы светофоров, неадекватные знаки ограничения скорости) и подсказывать, как оптимизировать дорожную инфраструктуру для снижения аварийности.
В контексте экологической нагрузки аналитические модели дают возможность оценить объём вредных выбросов и концентрацию загрязняющих веществ в районах, подверженных постоянным пробкам. Можно визуализировать районы с хроническим дефицитом пропускной способности, понять, в какие часы загрязнение воздуха достигает пиков, и связать эти данные с общим состоянием окружающей среды. На основе такой информации принимаются решения, например, об ограничении въезда грузового транспорта
в часы пик или о создании зелёных коридоров, где движение личных авто запрещено или ограничено.
Фактор взаимодействия различных участников дорожного движения также важен. Бурное развитие каршеринга и сервисов совместных поездок (ride sharing) вносит дополнительные переменные в динамику потоков: кто-то переходит от личного авто к каршерингу, кто-то - к общественному транспорту, а некоторые города активно поощряют велосипедную инфраструктуру. Машинное обучение позволяет моделировать эти перемены, оценивая, как упрощённая процедура аренды авто влияет на рост мобильности и как это сказывается на улично-дорожной сети. При грамотном интегрировании всех данных специалисты получают более целостную картину, а значит, и более взвешенные решения относительно развития городской мобильности.
Таким образом, анализ транспортных потоков на базе геопространственных данных и технологий машинного обучения становится крайне востребованным для уменьшения заторов и повышения качества жизни в современных мегаполисах. Его применение даёт возможность оптимально распределять дорожные ресурсы, вовремя реагировать на неожиданные изменения в трафике и развивать транспортную инфраструктуру с учётом долгосрочных перспектив. При этом комплексный подход, подразумевающий взаимодействие городских служб, научных центров и частного сектора, обеспечивает наилучшие результаты как для водителей и пассажиров, так и для экологической обстановки в городе.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Интеллектуальные транспортные системы [Электронный ресурс]: https://cyberleninka.ru/article/n/intellektualnye-transportnye-sistemy-osnova-de-lega-ferenda-transportnoy-sistemy-rossiyskoy-federatsii/viewer;
2. Traffic Congestion Prediction Using Machine Learning Techniques [Электронный ресурс]: https://paperswithcode.com/paper/traffic-congestion-prediction-using-machine;
3. Транспортное планирование и интеграция гис-технологий [Электронный ресурс]: https://angtu.editorum.ru/ru/storage/download/81402
Fedotov I.S.
Northern (Arctic) Federal University (Arkhangelsk, Russia)
TRANSPORT FLOW ANALYSIS FOR REDUCING URBAN CONGESTION
Abstract: article offers an in-depth examination of how geospatial data and modern machine learning methods—including recurrent neural networks (RNN), Random Forest, and gradient boosting (XGBoost)—can reveal patterns in the formation of urban traffic congestion. Key factors shaping traffic loads are explored in detail, as is the integration of analytical models into intelligent transportation systems, enabling adaptive traffic light control, optimized routing, and the development of eco-friendly modes of transportation.
Keywords: traffic flow, congestion, geospatial data, machine learning, urban planning, AI systems, city infrastructure, recurrent AI, gradient boosting.
