Прогнозування розвитку транспортноi ситуацii на вулично-дорожнiй мережi мiста

Страницы работы

4 страницы (Word-файл)

Фрагмент текста работы

УДК 625.721.2

ПРОГНОЗУВАННЯ РОЗВИТКУ ТРАНСПОРТНО1 СИТУАЦП НА ВУЛИЧНО-ДОРОЖН1Й МЕРЕЖ1 М1СТА

G.M. , професор, д.т.н., , ст. викладач, ХНАДУ

Анотаця. Запропоновано методику прогнозування розвитку транспортног ситуацИ на вулич- но-дорожнт мереж1 на основi емтрико-стохастичного тдходу до моделювання руху транспортних потоюв для попереджувального оперативного управлтня дорожтм рухом.

Ключов1 слова: прогнозування, транспортна ситуащя, вулично-дорожня мережа, попереджу- вальне оперативне управлтня, емтрико-стохастичний пiдхiд, моделювання руху транспортних потоюв.

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ РАЗВИТИЯ ТРАНСПОРТНОЙ СИТУАЦИИ НА УЛИЧНО-ДОРОЖНОЙ СЕТИ ГОРОДА

, профессор, д.т.н., Н.А. , ст. преподаватель, ХНАДУ

Аннотация. Предложена методика прогнозирования развития транспортной ситуации на улично-дорожной сети на основе эмпирико-стохастического подхода к моделированию движения транспортных потоков для упреждающего оперативного управления дорожным движением.

Ключевые слова: прогнозирование, транспортная ситуация, улично-дорожная сеть, преду - преждающее оперативное управление, эмпирико-стохастический подход.

FORECASTING OF THE DEVELOPMENT OF TRAFFIC SITUATION IN THE

URBAN ROAD NETWORK

E. Getsovich, Professor, Doctor of Technical Science, N. Semchenko, senior lecturer, KhNAHU

Abstract. In this paper we present a method offorecasting of the development of transport situation in the urban road network based on the empirical-stochastic approach to modeling traffic flows for traffic proactive operating control.

Key words: forecasting, traffic situation, urban road network, proactive operating control, empirical- stochastic approach.




Вступ

Безперервно зростаюче транспортне наван- таження на вулично-дорожш мереж (ВДМ) великих мют (мегаполюв) призвело до того, що ВДМ працюють iз перенапруженням, про що свщчать систематично виникаючi перед- заторовi i заторовi ситуацп.

Одним з найефектившших шляхiв зниження напруженост в робот транспортно! системи центрально! дшово! частини мегаполюа (ЦДЧМ) е створення автоматично! системи управлшня дорожшм рухом (АСУ ДР) вае! центрально! частини, до завдань яко! входить:

-  безперервний мошторинг транспортних потоюв;

-  прогнозування розвитку ситуацш на вшх донках ВДМ ЦДЧМ;

-  виявлення проблемних дшянок;

-  перекомутащя транспортних потоюв в об- хiд проблемних дшянок за допомогою рiзних технiчних засобiв регулювання дорожнього руху (ДР) [1].

Аналiз публжацш

При пошуку ефективних стратегiй управлш- ня транспортними потоками необхщно вра- ховувати широкий спектр характеристик транспортного потоку, закономiрностi впли- ву зовнiшнiх i внутршшх чинникiв та дина- мiчнi властивость Поведiнка транспортного потоку дуже мшлива i залежить вiд дi! бага- тьох чинникiв та !х поеднань. Разом з техшч- ними чинниками (транспортш засоби, дорога) виршальний вплив на нього справляють поведшка людей (водi!в, пiшоходiв), а також стан середовищ руху.

Для устшного вирiшення вказаних проблем iснуе безлiч рiшень, що грунтуються на рiз- них методах управлiння дорожньо-транс- портною обстановкою. Вiдома велика кшь- юсть робiт, присвячених iснуючим методам управлшня дорожшм рухом (локальне управлiння; адаптивне управлiння; коорди- новане управлiння), яю не дозволяють попе- реджати появу передзаторових ситуацш i заторiв транспортних засобiв [1].

Мета та постановка задачi

Авторами ставиться завдання попереджува- льного оперативного управлiння дорожшм рухом з метою запобтання передзаторовим i заторовим ситуацiям на пiдставi прогнозування транспортно! ситуацi!' на елементах транспортно! мережь

Методика прогнозування

Прогнозувати стан транспортних потоюв пе- редбачаеться на пiдставi iнформацi!, одержано! на основних входах в дослщжувану мережу i на окремих елементах усередиш мереж (рис. 1).

Рис. 1. Схематичне розмщення точок збору iнформацi! на транспортнш мереж ме- гаполiсу: О - точка збору шформаци


Оцiнюючи перебування транспортного потоку на одному з елементв мережi, можна з достатньою точнiстю оцiнити його стан i на наступних елементах. У мiру вiддалення такого елементу вщ точки збору iнформацi! точнють прогнозування зменшуватиметься (рис. 2). Тому необхщно визначити область вiрогiдностi результатв прогнозування i встановлення додаткових мюць збору шфор- мацi!.

Кiнцевим результатом е синтез алгоритму функцюнування системи, який дозволяе здшснювати монiторинг транспортних пото- кiв на всiй ВДМ мегаполюу, прогнозувати розвиток ситуацi! на проблемних !! дiлянках i здшснювати перекомутащю транспортних потокiв в обхщ проблемних дiлянок, тобто запобiгати виникненню передзаторових i за- торових ситуацш.

Виршення задачi прогнозування розвитку ситуацш на вшх дiлянках ВДМ ЦДЧМ мож- ливе тiльки на основi моделювання руху транспортних потокiв за задано! схеми орга- нiзацi! ДР, а для вибору найращональшшо! схеми перекомутаци необхiдно виконати моделювання iз прогнозуванням для десяткiв (а iнодi i сотень) варiантiв схем оргашзаци ДР. При цьому до моделi руху транспортних потокiв i заснованого на нiй програмного продукту пред'являються суперечливi вимо- ги. З одного боку, точнють прогнозування залежить вщ точностi моделювання, тобто вимагае максимально! деталiзацi! моделi. З другого боку, багатоварiантнiсть задачi i велика кшьюсть (тисячi) одночасно рухомих об'ектiв у поеднаннi з необхщнютю оперативного управлiння рухом транспортних пото- кiв вимагають високо! швидкоди, тобто максимального спрощення модель

Для можливост попереджувального оперативного управлшня транспортними потоками прогнозна модель повинна вщображати ди- намiку транспортного потоку, його флуктуа- цi!, процес утворення пачок автомобшв i розривiв мiж ними, можливiсть блокового моделювання, використання мiнiмального набору вхiдних параметрiв i мати достатню швидкодiю.

Математичш моделi, вживанi для аналiзу транспортних мереж, е вельми рiзноманiтни- ми за виршуваними задачами, математич- ним апаратом, даними i ступенем деталiзацi! опису руху, що використовуються.

На сьогодш вщомо декiлька пiдходiв до мо- делювання руху транспортних потоюв. Так зваш макроскопiчнi моделi, що базуються на гiдро-, газо

Похожие материалы

Информация о работе