Разработка алгоритма управления городскими транспортными потоками

Дипломная работа 38.03.05 Цифровая экономика: «Разработка алгоритма управления городскими транспортными потоками»

→ Бесплатная консультация по вашей теме: Телефон/WhatsApp/MAX: +7 (987) 915-99-32, Email: admin@diplom-it.ru, Telegram: @Diplomit

Актуальность темы дипломной работы

Актуальность темы обусловлена ростом транспортной нагрузки в городах и необходимостью оптимизации дорожного движения. Согласно данным Росавтодора, в 2023 году среднее время пробок в крупных российских городах увеличилось на 28% по сравнению с 2020 годом, что привело к значительным экономическим потерям. По оценкам Всемирного банка, потери от пробок в Москве составляют около 5% ВВП города ежегодно. Традиционные методы управления дорожным движением, основанные на фиксированных временных циклах светофоров, становятся неэффективными в условиях динамично меняющейся транспортной ситуации.

Современные города нуждаются в интеллектуальных системах, способных анализировать транспортные потоки в реальном времени и динамически управлять светофорами для оптимизации движения. Разработка алгоритма управления городскими транспортными потоками позволит снизить время в пробках, уменьшить выбросы вредных веществ и повысить качество жизни горожан. Внедрение таких систем соответствует стратегическим целям национального проекта "Безопасные качественные дороги" и программе "Умный город", что делает тему особенно актуальной для российских мегаполисов Написание ВКР по методичке Московский университет имени С. Ю. Витте (МУИВ).

Цель и задачи исследования

Цель исследования: Разработка алгоритма управления городскими транспортными потоками с использованием современных технологий анализа данных и машинного обучения.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

• Проанализировать существующие методы управления транспортными потоками и выявить их недостатки
• Определить ключевые параметры, влияющие на эффективность управления дорожным движением
• Разработать математическую модель транспортных потоков и взаимодействия светофоров
• Создать алгоритм динамического управления светофорами на основе анализа текущей дорожной обстановки
• Провести имитационное моделирование и оценку эффективности разработанного алгоритма

Объект и предмет исследования

Объект исследования: Процесс управления городскими транспортными потоками и система светофорного регулирования.

Предмет исследования: Методы и алгоритмы управления городскими транспортными потоками с использованием современных технологий анализа данных и машинного обучения.

Примерный план (Содержание) работы

Структура дипломной работы будет включать следующие главы:

• Введение: Обоснование актуальности, формулировка цели и задач, определение объекта и предмета исследования
• Глава 1. Теоретические основы управления транспортными потоками: Анализ современных подходов к управлению дорожным движением, методы оптимизации светофорного регулирования
• Глава 2. Разработка алгоритма управления: Математическое моделирование транспортных потоков, проектирование алгоритма динамического управления
• Глава 3. Имитационное моделирование и оценка эффективности: Описание моделирования, результаты тестирования, сравнение с существующими методами
• Заключение: Итоги исследования, практическая значимость, рекомендации по внедрению
• Список использованных источников и приложения

Ожидаемые результаты и практическая значимость

В результате исследования будет разработан алгоритм управления городскими транспортными потоками, способный динамически изменять режимы работы светофоров на основе анализа текущей дорожной обстановки. Алгоритм будет использовать данные с камер видеонаблюдения, датчиков трафика и навигационных систем для принятия решений в реальном времени.

Практическая значимость работы заключается в возможности внедрения разработанного алгоритма в системы управления дорожным движением крупных городов для снижения времени в пробках и повышения эффективности транспортной инфраструктуры. Согласно исследованиям McKinsey, использование интеллектуальных систем управления транспортными потоками может сократить среднее время в пути на 15-25% и снизить выбросы вредных веществ на 10-20%. Разработанный алгоритм может быть адаптирован для использования в различных городских условиях и интегрирован с существующими системами "Умного города".

Пример введения для дипломной работы

Современные города сталкиваются с растущей транспортной нагрузкой и необходимостью оптимизации дорожного движения. По данным Росавтодора, в 2023 году среднее время пробок в крупных российских городах увеличилось до 45 минут в час пик, что на 28% больше, чем в 2020 году. Это приводит к значительным экономическим потерям и снижению качества жизни горожан. Традиционные методы управления дорожным движением, основанные на фиксированных временных циклах светофоров, не учитывают динамику транспортных потоков и становятся неэффективными в условиях современного города.

Актуальность темы обусловлена необходимостью разработки современного алгоритма, способного динамически управлять транспортными потоками с использованием передовых технологий анализа данных и машинного обучения. Существующие решения часто ориентированы на зарубежные города и не учитывают специфику российских дорожных условий, что делает их недостаточно эффективными для применения в российских мегаполисах.

Целью данного исследования является разработка алгоритма управления городскими транспортными потоками, учитывающего специфику российских городов и позволяющего оптимизировать дорожное движение в реальном времени. Для достижения цели предстоит решить ряд задач: анализировать существующие методы, разработать математическую модель транспортных потоков, создать алгоритм динамического управления и провести его имитационное моделирование.

Объектом исследования выступает процесс управления городскими транспортными потоками, а предметом — методы и алгоритмы управления транспортными потоками. В работе будут использованы методы системного анализа, методы математического моделирования, алгоритмы машинного обучения и методы имитационного моделирования.

Что написать в заключении?

В результате проведенного исследования был разработан алгоритм управления городскими транспортными потоками, учитывающий специфику российских городов и позволяющий оптимизировать дорожное движение в реальном времени. В первой главе работы проведен анализ современных подходов к управлению дорожным движением и выявлены ключевые проблемы существующих методов. Было установлено, что 82% городов России используют устаревшие методы светофорного регулирования, не учитывающие динамику транспортных потоков и приводящие к увеличению времени в пробках.

Во второй главе разработана математическая модель транспортных потоков и алгоритм динамического управления светофорами, учитывающий более 15 различных параметров, включая интенсивность движения, приоритетные направления, пешеходные потоки и особенности дорожной сети. Предложенный алгоритм использует методы машинного обучения для прогнозирования изменения транспортных потоков и адаптации режимов работы светофоров.

Практическая значимость исследования заключается в возможности внедрения разработанного алгоритма в системы управления дорожным движением крупных городов для снижения времени в пробках и повышения эффективности транспортной инфраструктуры. Результаты имитационного моделирования показали, что использование предложенного алгоритма сокращает среднее время в пути на 21,7% и снижает количество остановок на 28,3% по сравнению с традиционными методами. В перспективе разработанный алгоритм может быть расширен за счет интеграции с навигационными системами и платформами для взаимодействия с водителями, что сделает его комплексным решением для управления городскими транспортными потоками.

Примерный список источников

1. Росавтодор. Отчет о состоянии автомобильных дорог в Российской Федерации. 2023. 210 с.
2. Иванов А.С., Петров В.Г. Современные методы управления транспортными потоками в городах. // Журнал "Транспортные системы и технологии". 2022. № 3. С. 78-93.
3. ГОСТ Р 50597-2017. Автомобильные дороги и улицы. Требования к эксплуатационному состоянию. М.: Стандартинформ, 2017.
4. Smith J., Johnson M. Intelligent Traffic Management Systems: A Comprehensive Review. // Transportation Research Part C: Emerging Technologies. 2021. Vol. 128. P. 103-125.
5. Сидоров Д.Е. Математическое моделирование транспортных потоков. М.: ДМК Пресс, 2023. 264 с.
6. Chen L., Wang Y. Machine Learning Approaches for Dynamic Traffic Signal Control. // IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. 2022. Vol. 23(6). P. 5678-5692.
7. Сайт Росавтодора: https://rosavtodor.gov.ru/analytics/ (дата обращения: 10.06.2024)

Полезные материалы для самостоятельного написания

• Как написать введение для дипломной работы: инструкция и пример
• 7 проверенных способов повысить оригинальность диплома
• Как подготовить killer-презентацию для защиты