Иван Алексеевич Кутейников, старший преподаватель кафедры инженерии и математики прикладных систем искусственного интеллекта
125319, г. Москва, Ленинградский пр-т, 64
Ivan A. Kuteynikov, Senior Lecturer, Department of Engineering and Mathematics of Applied Systems of Artificial Intelligence
64, Leningradsky Ave., Moscow, 125319
Введение. В современных условиях развития интеллектуальных транспортных систем (ITS) возникает актуальная задача точной оценки предельной скорости транспортного потока на магистрали. Несмотря на существующие решения данной проблемы, основанные на методах статистической механики и стохастических моделях, остаются пробелы в адаптации этих теорий для реальных сегментов дорог с ограниченной протяженностью. Традиционная формула термодинамического предела, используемая для расчета средней скорости транспортного потока, становится некорректной при малых значениях длины дорожной полосы, что ограничивает ее применимость в практических задачах мониторинга транспорта. Целью настоящего исследования является сравнительный анализ различных подходов к оценке средней предельной скорости транспортного потока.
Материалы и методы. Исследование проведено на основе метода статистической механики и стохастической модели на одномерной конечной решетке. Для анализа использовались численные эксперименты с различными значениями параметров (число клеток, плотность потока, вероятность движения).
Результаты исследования. Проведенное исследование показало значительные расхождения между результатами метода статистической механики и другими подходами при малых значениях длины дорожной полосы. Эффективность второго и третьего подходов была подтверждена для ограниченных сегментов дорог, где они демонстрируют большую точность и применимость.
Обсуждение и заключение. Результаты исследования имеют практическое значение для разработки интеллектуальных систем управления транспортными потоками, особенно на коротких участках дорог. Предложенные подходы могут быть успешно интегрированы в современные системы мониторинга для повышения их точности. Теоретическая значимость работы заключается в развитии методологии оценки транспортных потоков с учетом специфики реальных условий.
Introduction. In the modern development of intelligent transportation systems (ITS), an urgent task is the accurate estimation of the velocity limit of traffic flow on a highway. Despite existing solutions to this problem based on statistical mechanics methods and stochastic models, gaps remain in adapting these theories to real road segments of limited length. The traditional thermodynamic limit formula, used to calculate the average velocity of traffic flow, becomes inaccurate for small road segment lengths, limiting its applicability in practical traffic monitoring tasks. The aim of this study is a comparative analysis of various approaches to estimating the average velocity limit of traffic flow.
Materials and Methods. The study was conducted using the method of statistical mechanics and a stochastic model on a one-dimensional finite lattice. Numerical experiments with various parameter values (number of cells, traffic density, and movement probability) were used for analysis.
Results. The study revealed significant discrepancies between the results obtained using the statistical mechanics method and other approaches when the road segment length was small. The efficiency of the second and third approaches was confirmed for limited road segments, where they demonstrated greater accuracy and applicability.
Discussion and Conclusion. The research results have practical significance for the development of intelligent traffic management systems, especially for short road segments. The proposed approaches can be successfully integrated into modern monitoring systems to improve their accuracy. The theoretical significance of this work lies in advancing the methodology for traffic flow estimation while accounting for the specific conditions of real-world environments.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.