Введение к работе
Актуальность. Активный рост автомобильного парка России, значительно опережающий темпы дорожного строительства, сыграл ключевую роль в выборе Правительством Российской Федерации интеллектуальных транспортных систем (ИТС) в качестве одной из технологических платформ для повышения эффективности управления транспортной инфраструктурой урбанизированной территории. Требуется создание принципиально новых интегрированных подсистем ИТС, одновременно охватывающих массивы разнородных данных и использующих современные нейросе-тевые и геоинформационные технологии для обеспечения информационной поддержки процесса управления.
Данное направление предполагает создание систем автоматизированного управления транспортной инфраструктурой, что на настоящий момент требует решения целого круга научных и технических задач. Объектом исследования в диссертационной работе является интегрированная с ИТС система управления транспортной инфраструктурой урбанизированной территории на основе методов нахождения зависимости между разнородными пространственно-координированными и атрибутивными данными. Построенные в системе нейросетевые модели зависимости позволят эффективнее решать задачи по планированию управляющих воздействий на транспортную инфраструктуру, что благотворно скажется на характеристиках транспортного потока и повысит безопасность на улично-дорожной сети. Под эффективностью понимается снижение аварийности и повышение пропускной способности улично-дорожной сети урбанизированной территории.
В мировой практике организации дорожного движения на урбанизированной территории все активнее используется управление транспортной инфраструктурой с применением технологий интеллектуальных транспортных систем. Существует устойчивая тенденция дальнейшего совершенствования и внедрения подобных систем.
В области теории и практики развития интеллектуальных информационных технологий накоплен значительный положительный опыт. В его приобретение, наряду со многими зарубежными (С. Осовский, Д. Рутковс-кая, Д. Кнут, Р. Шеннон и др.), существенный вклад внесли российские ученые: В. И. Васильев, А. Ю. Дорогов, Г. А. Ивахненко, Б. Г. Ильясов, А. Н. Коварцев, М. А. Кораблин, Д.А. Поспелов, С. А. Прохоров и др. Ведутся исследования в области объектно-ориентированного структурирования информации и разработки паттернов, отраженные в работах Г. Буча (G. Booch), Э. Гаммы (Е. Gamma), Р. Хелма (R. Helm), Р. Джонсона (R. Johnson), Т. Бадда (Т. Budd), У. Гренандера (U. Grenander), М. Фаулера (М. Fowler), Э. Эванса (Е. Evans) и др. Вопросам обработки пространствен-
ных данных и построения прогноза развития городской инфраструктуры посвящены работы В. Г. Гитиса, Б. В. Ермакова, Т. О. Перемитиной, В. В. Сергеева, Л. Оррала (L. Worrall), В. Г. Царегородцева, А. В. Чернова и др. Однако вопросы управления транспортной инфраструктурой с анализом пространственно-координированных объектов в рамках информационных технологий интеллектуальных транспортных систем требуют дополнительной проработки.
Целью диссертационной работы является повышение эффективности управления транспортной инфраструктурой посредством разработки методов, моделей, алгоритмов и программного обеспечения информационной поддержки управления пространственно-координированными объектами с использованием нейросетевых и ГИС-технологий.
Для достижения цели в работе поставлены следующие задачи:
Разработать метод совместного описания разнотипной (пространственно-координированной, атрибутивной) информации об объектах транспортной инфраструктуры на основе геоинформационных технологий.
Разработать методы анализа характеристик пространственно-координированных объектов для управления объектами транспортной инфраструктуры.
Разработать функциональную и информационную модели объектов транспортной инфраструктуры для информационной поддержки управления.
Разработать алгоритмы и программное обеспечение комплексной обработки разнотипной информации об объектах транспортной инфраструктуры для информационной поддержки управления.
Научная новизна работы содержится в следующих результатах:
Разработан метод совместного описания многослойной пространственно-координированной разнотипной информации об объектах транспортной инфраструктуры на основе геоинформационных технологий.
Разработаны методы анализа характеристик пространственно-координированных объектов для управления объектами транспортной инфраструктуры, основанные на нейросетевых технологиях.
Разработаны функциональная и информационная модели объектов транспортной инфраструктуры, построенные на теории паттернов и методах нейросетевого и объектно-ориентированного анализа и проектирования.
Разработаны алгоритмы нейросетевого анализа и исследования пространственно-координированных объектов транспортной инфраструктуры.
Практическая значимость. Результаты исследований в виде метода совместного описания разнотипной информации об объектах транспортной инфраструктуры, информационная и функциональные модели и нейросе-
тевые алгоритмы анализа разнотипной информации для исследования объектов транспортной инфраструктуры использовались при разработке интеллектуальной транспортной системы и позволяют автоматизировать работу с пространственной и атрибутивной информацией (два свидетельства об официальной регистрации программ для ЭВМ № 2007613790 от 05.09.2007 и № 2007613780 от 05.09.2007).
Методика исследования. В работе использовались методы теории управления, системного анализа, проектирования информационных систем на основе теории паттернов, методы математического и геоинформационного моделирования, многомерной геометрии, нейросетевого анализа, организации баз пространственных данных и объектно-ориентированного программирования.
На защиту выносятся
Метод совместного описания многослойной разнотипной (пространственно-координированной, атрибутивной) информации об объектах транспортной инфраструктуры урбанизированной территории на основе геоинформационных технологий.
Методы нейросетевого исследования характеристик объектов транспортной инфраструктуры, проводимого с целью обеспечения безопасности и повышения пропускной способности транспортной сети.
Функциональная и информационная модели объектов транспортной инфраструктуры, построенные на методах теории паттернов, нейросетевого и объектно-ориентированного анализа и проектирования.
Алгоритмы и программное обеспечение обработки и нейросетевого анализа пространственно-координированных объектов транспортной инфраструктуры урбанизированной территории.
Реализация работы. Результаты диссертационной работы нашли применение при выполнении научно-исследовательских работ:
Федеральная целевая программа «Повышение безопасности дорожного движения в 2006-2012 годах».
Грант гос. per. № 341Т3.9Д «Применение нейросетевых технологий в программном комплексе исследования корреляции пространственно-координированных данных».
Прикладные разработки, связанные с созданием систем программного комплекса «Интеллектуальная транспортная система», а также с автономным использованием отдельных разработанных инструментальных средств, выполнялись в рамках этих программ:
ООО «Вэймарк», 2008-2011 гг.: «Реконструкция автомобильной до
роги общего пользования Самарской области, расположенной в границах
городского округа Самара, Красноглинское шоссе», «Комплексная схема
прогнозирования интенсивности транспортных потоков на улично-
дорожной сети г. Самара», «Построение схем безопасности дорожного движения с использованием электронной карты города».
ООО «Меркури Девелопмент Раша»: методы и алгоритмы работы с нейросетевыми структурами; технологии и паттерны проектирования систем управления и визуализации пространственно-координированных данных.
Результаты научных исследований в области теории управления транспортными потоками, методологии имитационного моделирования, технологии программирования внедрены в учебный процесс Самарского государственного аэрокосмического университета.
Апробация работы. Основные теоретические и практические результаты работы докладывались на Международных, Российских и региональных научных конгрессах и конференциях. Доклады представлены на: «Компьютерные науки и информационные технологии» (CSIT2009); XII - XVIII Международных научных конференциях «Математика. Компьютер. Образование» (Пущино-Дубна, МГУ, 2005-2011); Международной конференции с элементами научной школы для молодежи «Перспективные информационные технологии для авиации и космоса (ПИТ-2010)» (Самара, 2010); Международной междисциплинарной научной конференции (Тверь, 2009); Шестом Международном симпозиуме (INTELS'2004) «Интеллектуальные системы» (Москва-Саратов, 2004); 6, 7 международных научно-практических конференциях «Организация и безопасность дорожного движения в крупных городах» (Санкт-Петербург, 2004, 2006); международной молодежной научной конференции «XII Туполевские чтения» (Казань, 2004); VI всероссийской научной конференции студентов и аспирантов «Техническая кибернетика, радиоэлектроника и системы управления» (Таганрог, 2002); XXXIII Самарской областной студенческой научной конференции (Самара, 2007), Региональной научно-практ. конф., посвященной 50-летию полета человека в космос (Самара, 2011).
Публикации. По теме диссертации опубликовано 26 работ, в том числе 1 монография, 4 статьи в изданиях, определенных ВАК Минобрнауки России, 17 материалов конференций и семинаров, 2 свидетельства о регистрации программ и баз данных, 2 статьи в сборниках научных работ.
Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав основного материала, заключения, библиографического списка из 159 наименований и 6 приложений. Объем работы 179 страниц машинописного текста, включая 60 рисунков и 7 таблиц.
