Selecting the direction of improving the traffic light system of urban traffic flows management

Abstract

Ежегодно на дорогах России увеличивается число транспортных средств, возрастает интенсивность и плотность транспортных потоков и, как следствие, возрастает дорожно-транспортный травматизм и обостряется проблема загрязнения окружающей среды. Если рост травматизма связан, в основном, с несоблюдением скоростного режима, то загрязнение окружающей среды происходит из-за увеличения времени нахождения автотранспортных средств в заторах. Поэтому для снижения уровня дорожно-транспортного травматизма и выбросов в окружающую среду необходимо обеспечивать равномерное продвижение транспортных потоков в городах. Одним из эффективных современных способов обеспечения равномерного движения транс-портного потока является использование систем транспортной телематики, в частности, систем управление дорожными знаками, дорожными табло и светофорной сигнализацией. В статье представлен анализ существующих систем и методов светофорного регулирования. Все проанализированные системы и методы основаны на использовании однородных данных – данных о стандартных параметрах транспортных потоков. Показана необходимость сбора и анализа дополнительных слабоструктурированных данных о факторах, оказывающих значимое влияние на параметры транспортных потоков в городах. В качестве инструментов анализа разнородных данных предложено использовать инструменты Big Data. Представлен алгоритм прогнозирования параметров транспортных потоков, основанный на оригинальной идее ресурсных потоков и сочетании методов Big Data («ближайшего соседа» и фильтра Калмана) с оптимизационным методом поиска минимального покрывающего дерева на ресурсных сетях, описывающих функциональные зависимости между фактическими и прогнозными значениями данных.