В Ростове-на-Дону создали дорожного "оракула"
18.11.2025 09:00
В этом контексте особенно важным становится точное прогнозирование количества автомобилей на дорогах, что позволяет оптимизировать трафик и снизить заторы. Новая цифровая система, разработанная специалистами Донского государственного технического университета (ДГТУ), значительно повышает точность таких прогнозов, снижая ошибку до всего шести процентов.
По словам доцента кафедры "Организация перевозок и дорожного движения" ДГТУ Анастасии Феофиловой, существующие модели, применяемые сегодня для оценки количества автомобилей, часто допускают погрешность в пределах 25–30 процентов. Это означает, что при прогнозе в 100 машин реальное число может варьироваться от 70 до 130, что существенно осложняет планирование и управление дорожным движением. Новая программа способна самостоятельно выявлять ключевые факторы, влияющие на интенсивность трафика, что обеспечивает более точные и надежные прогнозы.Результаты работы этой системы были представлены на платформе Smart Cities, где специалисты и городские администраторы получили возможность ознакомиться с инновационными решениями для умных городов. Внедрение таких технологий способствует не только улучшению транспортной инфраструктуры, но и повышению качества жизни горожан за счет сокращения времени в пути и уменьшения выбросов вредных веществ. Таким образом, цифровая система ДГТУ открывает новые перспективы в области управления дорожным движением и развития интеллектуальных транспортных систем.В современных условиях городского движения правильное планирование и управление потоками транспорта играют ключевую роль в обеспечении бесперебойного передвижения. Как отметил специалист, значительные расхождения между расчетной пропускной способностью и реальным количеством автомобилей приводят к серьезным проблемам на дорогах. В частности, это выражается в заторах на светофорах и в местах сужения трасс, а также в неэффективных мерах по регулированию дорожного движения, которые не справляются с реальной нагрузкой.Для наглядности Феофилова привела пример: если светофор настроен на пропуск 100 автомобилей за один цикл, а фактически на перекресток прибывает 130 машин, возникает перегрузка. Тридцать автомобилей остаются ждать следующего разрешающего сигнала, что запускает цепную реакцию заторов. В последующих циклах к ним добавляются новые машины, и уже через 20–30 минут на участке формируется значительная пробка, несмотря на отсутствие внешних препятствий.Таким образом, несоответствие между планируемой и фактической интенсивностью движения становится причиной не только временных задержек, но и ухудшения общей транспортной ситуации в городе. Для эффективного решения этих проблем необходим комплексный подход, включающий модернизацию систем управления движением, внедрение интеллектуальных светофоров и анализ реальных данных о транспортных потоках. Только так можно значительно повысить пропускную способность дорог и снизить количество заторов, улучшая качество жизни горожан и экономическую эффективность транспортной инфраструктуры.Современные технологии активно внедряются в сферу управления дорожным движением, и специалисты Донского государственного технического университета (ДГТУ) сделали значительный шаг вперед в этой области. Они создали инновационную систему прогнозирования дорожной обстановки, которая способна анализировать и предсказывать трафик на конкретных участках дорог с точностью, превышающей существующие модели в 4–5 раз. Такая высокая точность достигается за счет комплексного учета множества факторов, влияющих на движение транспорта.Разработанная система демонстрирует среднюю погрешность всего около шести процентов: если ожидается, что по дороге проедет 100 машин, фактическое число варьируется в пределах от 94 до 106. Это означает, что прогнозы становятся максимально приближенными к реальной ситуации, что значительно улучшает планирование и управление дорожным движением. Важной особенностью модели является использование "исторических" данных, которые помогают выявлять устойчивые закономерности в поведении трафика. Например, система учитывает ежедневные пики нагрузки в утренние и вечерние часы, когда большинство людей направляются на работу и возвращаются домой. Кроме того, она анализирует еженедельные циклы, что позволяет предсказывать изменения в трафике в зависимости от дня недели.Такой подход к прогнозированию открывает новые возможности для оптимизации транспортных потоков, снижения пробок и повышения безопасности на дорогах. В дальнейшем планируется интегрировать эту систему с городскими службами и навигационными приложениями, что позволит водителям получать более точные рекомендации в режиме реального времени. Таким образом, инновационная разработка ДГТУ становится важным инструментом для создания умных транспортных систем и улучшения качества городской инфраструктуры.Современные модели анализа данных становятся всё более интеллектуальными и гибкими, способными оперативно реагировать на изменения в окружающей среде. В частности, новая модель функционирует на основе принципа приоритетности информации: если внезапно начинается снегопад или происходит авария, система автоматически определяет, что эти события имеют более высокий приоритет, чем стандартное расписание движения, и соответственно корректирует свои рекомендации. Такой подход значительно повышает эффективность управления транспортными потоками в реальном времени.По словам Феофиловой, эта модель построена на универсальных методах анализа данных и не зависит от специфических правил дорожного движения или географических особенностей конкретного города. Это означает, что для адаптации модели к таким мегаполисам, как Ростов-на-Дону, Москва, Пекин или любой другой город, достаточно провести её обучение на основе местных исторических данных о дорожном движении. Такой подход обеспечивает масштабируемость и универсальность системы, позволяя быстро внедрять её в различных условиях и улучшать качество управления транспортом на основе реальных данных.В итоге, использование подобных моделей открывает новые возможности для создания интеллектуальных транспортных систем, способных не только учитывать текущие дорожные условия, но и предсказывать потенциальные проблемы, что способствует повышению безопасности и комфорта для всех участников дорожного движения.Современные алгоритмы прогнозирования достигают высокой универсальности и точности благодаря интеграции нескольких ключевых компонентов, каждый из которых выполняет специализированную функцию в обработке данных. В основе таких систем лежат четыре основных элемента: сверточные нейронные сети, рекуррентные нейронные сети с долгой краткосрочной памятью (LSTM), механизм внимания и алгоритм оптимизации. Сверточные нейронные сети эффективно анализируют пространственные данные, выявляя важные паттерны и особенности. Рекуррентные сети с LSTM обеспечивают глубокий анализ временных рядов, позволяя модели учитывать долгосрочные зависимости и динамические изменения. Механизм внимания помогает выделять наиболее значимые части информации, что повышает качество прогноза, а алгоритм оптимизации отвечает за точную настройку параметров модели, обеспечивая её адаптивность и эффективность.Каждый из этих компонентов играет незаменимую роль в создании комплексного прогноза: от обработки пространственных и временных данных до оптимизации работы всей системы. Такой подход позволяет не только повысить точность предсказаний, но и сделать модель более универсальной, способной адаптироваться к различным типам задач и данных.В перспективе разработчики намерены значительно расширить перечень факторов, которые будут учитываться моделью, что позволит повысить её информативность и применимость в новых областях. Кроме того, планируется адаптация системы для создания эффективных стратегий управления дорожным движением, что может существенно улучшить транспортную инфраструктуру и снизить количество заторов. Таким образом, дальнейшее развитие алгоритмов прогнозирования открывает широкие возможности для внедрения интеллектуальных решений в различных сферах, от городской логистики до анализа больших данных.Источник и фото - ria.ru
