|
Conference publicationsAbstractsXVII conferenceRoad signs arrangement optimization using neural networksRussia, 443034, Samara, Metallurgov avenue 56-229 1 pp. (accepted)В современном мире транспорт играет важную роль в жизни общества, и информационные технологии способствуют развитию науки в этой сфере. Автоматизированная система анализа пространственно-координированных данных позволяет определить основные факторы аварийности в городах. Одним из факторов является зависимость расположения знаков дорожного движения от очагов аварийности. Особый интерес представляет изучение поведения очагов аварийности на перекрёстках, с установленными техническими средствами организации дорожного движения. Автоматизированная система анализа пространственно-координированных данных позволяет вычислить искомую зависимость, для этого применяются нейросетевые методы искусственного интеллекта. Данные в программе организованы в виде слоев геоинформационной системы, каждый из которых в отдельности несет только специфичную для слоя информацию, однако при нахождении связи между слоями, возникает возможность извлечь новую информацию. В дальнейшем полученная модель используется для принятия решения о корректности размещения знаков дорожного движения. Для построения модели необходимо проанализировать данные об относительном расположении очагов аварийности и дорожных знаков. Используя эти данные, в программе составляются матрица коэффициентов и вектор значений аварийности. Далее математическая программа, написанная в среде MATLAB, обрабатывает входные данные и строит функцию зависимости. Для повышения точности результата анализируется данные на нескольких перекрёстках. Вычисленная функция используется для построения модели оптимального размещения знаков дорожного движения. Входные данные о дорожных знаках обрабатываются программой, и пользователю на экран выводится информация об уровне аварийности при текущей расстановке. Для получения актуальной информации данные об очагах аварийности и размещении новых дорожных знаков со временем необходимо пополнять и обновлять. В настоящее время искусственный интеллект активно внедряется в управление транспортной инфраструктурой. Интеллектуальные транспортные системы решают ряд задач по организации дорожного движения. В частности, автоматизированная система анализа пространственно-координированных данных позволяет анализировать данные, необходимые для решения задачи оптимизации расположения дорожных знаков; что в свою очередь является одной из основных задач управления дорожным движением. |
