Том 15, № 3 (2025)

Обоснование. Точное прогнозирование энергопотребления электромобилей представляет критически важную задачу для повышения эффективности эксплуатации транспортных средств и снижения тревожности водителей относительно запаса хода. Современные методы прогнозирования демонстрируют недостаточную точность при учете комплексного влияния топографических характеристик местности и динамически изменяющихся метеорологических условий.

Цель – разработка инновационной архитектуры ансамблевых алгоритмов машинного обучения, интегрирующей модели XGBoost, BiLSTM и Extra Trees Regressor для прогнозирования энергопотребления с учетом параметров рельефа и погодных факторов.

Материалы и методы. Методологическая основа исследования базируется на комплексном применении ансамблевых алгоритмов машинного обучения, адаптированных для решения задач многофакторного прогнозирования энергопотребления электромобилей в условиях сложной пространственно-временной изменчивости внешних факторов. Выбор методов обусловлен необходимостью обработки гетерогенных данных высокой размерности и обеспечения робастности прогнозов при наличии шума и пропусков в исходных данных. Основу алгоритмической архитектуры составляет трехуровневая ансамблевая модель, интегрирующая XGBoost для обработки табличных данных, BiLSTM для моделирования временных зависимостей и Extra Trees Regressor для захвата нелинейных взаимодействий между признаками. Данная комбинация обеспечивает синергетический эффект, позволяющий компенсировать индивидуальные ограничения каждого алгоритма и достигать высокой точности прогнозирования в различных условиях эксплуатации

Результаты. В рамках данного исследования разработана инновационная архитектура ансамблевых алгоритмов машинного обучения, интегрирующая модели XGBoost, BiLSTM и Extra Trees Regressor для прогнозирования энергопотребления с учетом параметров рельефа и погодных факторов. Экспериментальная валидация проведена на выборке, включающей 2847 поездок электромобилей различных моделей с общим пробегом 156843 км в условиях разнообразных топографических и климатических характеристик. Предложенная гибридная модель достигает средней абсолютной ошибки 4.2 кВт·ч/100км и коэффициента детерминации R² = 0.971, что превосходит базовые алгоритмы на 23.8%. Интеграция высокоточных цифровых моделей рельефа с разрешением 30 метров и метеорологических данных реального времени обеспечивает повышение точности прогнозирования энергопотребления на холмистой местности на 31.4% по сравнению с методами, не учитывающими топографические факторы. Анализ важности признаков выявил, что наклон дороги и температура окружающей среды объясняют 42.6% и 18.3% дисперсии энергопотребления соответственно. Разработанные алгоритмы демонстрируют высокую адаптивность к различным условиям эксплуатации и обеспечивают надежное прогнозирование запаса хода для электромобилей в реальных условиях эксплуатации.

Обоснование. В статье исследуется актуальная проблема дефицита парковочных пространств в современных городских условиях. Авторами разработано инновационное решение на основе автоматизированной системы мониторинга, использующей методы компьютерного зрения и глубокого обучения. Проведен комплексный анализ существующих мировых аналогов систем управления парковками с выделением их конкурентных преимуществ и существенных ограничений. В качестве методологической основы предложена детализированная процессная модель, представленная в нотации BPMN 2.0, которая включает описание архитектуры решения, алгоритмы обработки видеоданных и методику обучения нейронной сети. Особое внимание уделено разработке специализированного шаблона отчетности, обеспечивающего наглядное представление статистических данных о занятости парковочных мест в режиме реального времени.

Цель – повышение эффективности управления парковочной инфраструктурой за счет внедрения интеллектуальных алгоритмов автоматического распознавания.

Материалы и методы. В работе применяется комплекс современных методов, включая технологии машинного обучения (с акцентом на использование модели YOLOv8m), принципы системного анализа и синтеза, а также методы статистической обработки данных.

Результаты. Экспериментальные результаты подтверждают эффективность предложенного подхода, демонстрируя стабильно высокую точность детектирования свободных парковочных мест, превышающую 80%. В перспективе развития системы авторы выделяют три ключевых направления: обеспечение масштабируемости для работы с крупными парковочными комплексами, оптимизацию пользовательских интерфейсов и дальнейшее повышение точности детектирования за счет совершенствования алгоритмов. Полученные результаты имеют значительную практическую ценность для решения актуальных задач smart city и оптимизации городской инфраструктуры.

Обоснование. В приведенном исследовании рассматриваются ключевые вопросы, связанные с оценкой значений параметров функциональной надежности информационной системы в условиях неопределенности и неполноты информации.

Целью исследования является разработка эффективных методов оценки значений параметров функциональной надежности информационной системы в условиях интервальной неопределенности обеспечивающих ее стабильное функционирование.

Материалы и методы. Расчет значений параметров надежности информационной системы проводится на основе методов интервального анализа и основных инструментов обработки данных в случае рассматриваемого типа неопределенности.

Научная новизна. В проведенном исследовании основные подходы к расчету параметров функциональной надежности информационной системы рассматриваются в контексте неопределенности, описываемой на основе интервальных данных, что позволяет давать более корректные оценки и учитывать имеющие место на практике погрешности.

Результаты. Предложенный в статье подход имеет большую теоретическую и практическую значимость и выступает в качестве базового инструмента расчета параметров функциональной надежности информационной системы в условиях интервальной неопределенности, позволяющей учитывать факторы погрешности и определять допустимые интервалы отклонения параметров от расчетных номинальных значений.

Обоснование. Требуется перейти от «точечных» решений к комплексной цифровизации транспортных систем, объединяющей инфраструктурный мониторинг покрытия, оперативное управление движением и стратегическое планирование. Для этого целесообразно интегрировать машинное обучение (прогнозы), генетические алгоритмы (оптимизация) и мультиагентное моделирование (проверка устойчивости).

Цель – оценить эффект такой интеграции по совокупности метрик (задержки, издержки, риск, прибыль, сервис) и интегральной функции F.

Материалы и методы. Инфраструктурный уровень: компьютерное зрение (YOLO), mAP≈0.84; прогноз дефектообразования (XGBoost), ошибка ≤12%. Оперативный уровень: краткосрочные прогнозы интенсивности (LSTM/XGBoost, RMSE 8–10%) и оптимизация фаз светофоров генетическим алгоритмом. Стратегический уровень: прогноз спроса и тарифов, оптимизационные сценарии. Устойчивость решений проверялась в мультиагентной имитации; сравнение велось с базовыми («как есть») сценариями.

Результаты. Суммарные задержки снижены на 37%, совокупные логистические издержки – на 12%, прибыльность выросла на 10–11%; при росте спроса на 20% выполнено >90% доставок в SLA. Интегральная функция

F улучшилась на 22-24%. Показана робастность планов и чувствительность к весам критериев.

Обоснование. В данной статье авторами приведены результаты обзора научных работ в области повышения эффективности использования городской улично-дорожной сети на основе реализации мероприятий по организации приоритетного движения городского пассажирского транспорта общего пользования. Отмечено отсутствие сформированной и структурированной научной и нормативно-правовой базы в области определения условий целесообразной организации выделенных полос для движения транспортных средств городского пассажирского транспорта общего пользования.

В качестве одного из возможных решений обозначенной проблемы предложен критерий оценки целесообразности организации выделенных полос, разработана методика расчёта данного критерия, определяемого с учётом перераспределения транспортных потоков между смежными участками городской улично-дорожной сети.

Цель – повышение эффективности использования городской улично-дорожной сети на основе обеспечения приоритетных условий движения городского пассажирского транспорта общего пользования.

Материалы и методы. В работе реализованы методы математического и статистического анализа, методы планирования натурного эксперимента, теория вероятности. Статья базируется на комплексе источников, включающих в себя: документацию нормативно-правового характера и научные работы в области организации движения и организации городских пассажирских перевозок.

Результаты. В статье предложен критерий оценки целесообразности организации выделенной полосы на участке городской улично-дорожной сети, разработана методика расчёта значений предложенного показателя с учётом интенсивности движения транспортных средств, структуры транспортных потоков и особенностей организации дорожного движения. На основе предложенных расчётных формул разработана математическая модель, позволяющая выявить параметрическую область, характеризующую условия, определяющие целесообразность организации выделенной полосы для движения транспортных средств городского пассажирского транспорта общего пользования.

Область применения результатов: научно-исследовательская деятельность в области организации городских пассажирских перевозок и организации движения; решение прикладных задач, связанных с разработкой схем организации дорожного движения и организации работы городского пассажирского транспорта.

Обоснование. Пассажирский транспортный комплекс представляет собой сложную эргатическую систему, объединяющую разнородные технологические, инфраструктурные элементы и человеческие коллективы с зачастую противоречивым целеполаганием, находящиеся в различном ведомственном подчинении. Его функционирование происходит в условиях стохастической неопределенности показателей, что приводит к значительным трудностям при традиционном подходе к распределению ресурсов. Существующие методы управления не в полной мере учитывают специфику таких систем, что обуславливает необходимость разработки новых теоретических и методических основ для проектирования эффективной многоуровневой структуры управления ресурсами, устойчивой к воздействию неопределенных факторов внешней и внутренней среды.

Цель. Разработка концепции проектирования многоуровневой иерархической структуры распределения ресурсов для пассажирской транспортной системы, соответствующей её уникальным характеристикам как комплексной эргатической структуры, функционирующей в условиях присущей ей стохастической неопределенности.

Материалы и методы. В основе исследования лежит системный подход, включающий анализ, представление, расчет и синтез сложных систем. В качестве теоретической базы использованы теория многоуровневых иерархических систем, теория принятия решений в условиях неопределенности и вероятностные методы анализа. Для формализации процесса распределения ресурсов предложен аппарат логических операторов (ЛО), представленных в виде морфологических матриц, которые агрегируют показатели эффективности различных видов транспорта для множества взаимоисключающих информационных состояний. Это позволяет проводить расчет оценочных функционалов с учетом вероятностных распределений и весовых коэффициентов, характеризующих важность каждого параметра.

Результаты. Разработана концепция представления системы распределения ресурсов как многоэшелонной иерархической структуры. Базовым компонентом разработанной иерархической структуры выступают логические операторы (ЛО), расположенные на низовом уровне управления и отвечающие за консолидацию данных, поступающих от различных транспортных модальностей, а также за учет их текущих информационных статусов. Предложена математическая модель в виде матрицы оценочных функционалов, позволяющая формализовать расчет эффективности распределения ресурсов для различных сценариев. Введено понятие «района» как совокупности ЛО на одном эшелоне, что позволяет структурировать систему по территориальному или функциональному признаку. Полученная модель обеспечивает основу для последующего анализа и синтеза оптимальной структуры управления в условиях неполной информации.

Обоснование. В исследовании рассмотрена сложность обработки информационных потоков железнодорожных вокзальных комплексов (далее – ЖВК), ввиду непрерывности, массовости, разнородности поступающей информации для клиента, а также отсутствию информационной логистической системы железнодорожного вокзала, как самого фактора управляемости. Задачей такого типа является поиск организационных решений по повышению эффективности функционирования системы управления, на основе параметров информационных потоков ЖВК.

Отличительным решением применительно к ЖВК, в нашем случае рассматривается необходимость интеграции моделей коммуникаций, и их трансформация в жизненный цикл ЖВК. Предлагается, что, скорректировав жизненный цикл системы ЖВК, с учетом возможных погрешностей и влияния информационных потоков, позволит выявить закономерности, в основании которых лежат предпосылки к обращениям пассажиров.

Цель – повышение эффективности управления ЖВК, на основе учета и оптимизации параметров информационных потоков.

Материалы и методы. В работе используется методы практического и теоретического уровня: причинно-следственные связи, картирование и анализ данных анализ и др.

Результаты. Определение принципов функционирования коммуникационной среды и информационных потоков ЖВК, как отдельного структурного компонента логистической системы, решит поставленную задачу. В данной статье предложена архитектура информационных технологий ЖВК и модель коммуникации Теодора Ньюкомба, на примере информационного поля ЖВК (модифицированная).