Обзор статьи

Паттерны транспортного поведения населения городских агломераций. Теория и практика

УДК: 

519.6: 656.13: 537.8

DOI: 

10.23968/1999-5571-2025-22-4-117-125

Страницы: 

117-125

Аннотация: 

Рассматриваются вопросы теории паттернов транспортного поведения населения, систем поддержки принятия решений о совершении поездок пассажирами с точки зрения выявления паттернов поведения, их классификации и кластеризации. Сделан вывод о необходимости обобщенного представления транспортного поведения, а следовательно, и его паттерна, в виде логических моделей или в виде траекторий в соответствующих пространствах. Установлена взаимосвязь теории паттернов с теорией самоорганизованной критичности, синергетики, теорией сложности, а также рассмотрены паттерны как динамика сети параметров состояний элементов транспорта и транспортная система индивидуальных перемещений. Приведена методика изучения и построения паттернов транспортного поведения.

Список цитируемой литературы: 

  1. Корчагин В. А., Ризаева Ю. Н. Биосферно-совместимое функционирование инженерных разработок // Автомобиль. Дорога. Инфраструктура. 2016. № 3 (9). 10 с

  2. Якимов М. Р., Попов Ю. А. Транспортное планирование: практические рекомендации по созданию транспортных моделей городов в программном комплексе PTV Vision@ VISUM. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Проспект, 2022. 176 с

  3. Агуреев И. Е., Ахромешин А. В. К вопросу разработки модели транспортной системы индивидуальных перемещений с управлением // Мир транспорта и технологических машин. 2022. № 4-2 (79). С. 49-57

  4. Агуреев И. Е., Ахромешин А. В. Математическая модель транспортного поведения на основе теории транспортных макросистем // Мир транспорта. 2021. Т. 19, № 6 (97). С. 13-18

  5. Агуреев И. Е., Ахромешин А. В. Обоснование выбора теоретического аппарата для описания транспортного поведения жителей города (мегаполиса) // Вестник Сибирского гос. автомобильно-дорожного ун-та. 2021. Т. 18, № 6 (82). С. 746-758

  6. Агуреев И. Е., Ахромешин А. В. Системы управления транспортным поведением населения городских агломераций. Паттерны поведения, методы их распознавания // Интеллект. Инновации. Инвестиции. 2024. № 4. С. 57-75

  7. Попков Ю. С. Теория макросистем: равновесные модели. Изд. 2-е. М.: ЛИБРОКОМ, 2012. 320 с

  8. Попков А. Ю., Новикова Д. С. Применение методов стохастической микродинамики для исследования равновесия в системах экономического обмена // Вестник РУДН. Сер.: Математика. Информатика. Физика. 2014. № 3. С. 78-85

  9. Гренандер У. Лекции по теории образов: в 3 т. / пер. с англ. И. Гуревича, Т. Дадашева; под ред. Ю. Журавлева. М.: Мир, 1979-1983. Т. 1. Синтез образов. 1979. 384 c

  10. Гашенко А. Е. Теория паттернов в формировании городской среды // ПРАΞНМА. Проблемы визуальной семиотики. 2019. № 3. С. 75-88

  11. Грибков А. А. Паттерны и примитивы эмпирико-метафизической общей теории систем // Общество: философия, история, культура. 2023. № 5 (109). С. 15-22

  12. Маторин С. И., Михелев М. В. Формализация многоагентных систем с помощью теории паттернов // Вестник Национального технического ун-та. Харьковский политехнический институт. Серия: Информатика и моделирование. 2008. № 49. С. 96-100

  13. Малинецкий Г. Г., Потапов А. Б. Современные проблемы нелинейной динамики // Известия вузов. Прикладная нелинейная динамика. 2001. Т. 9, № 3. С. 119-121

  14. Олемской А. И. Синергетика сложных систем. Феноменология и статистическая теория. М.: Красанд, 2009. 379 с

  15. Пригожин И., Николис Ж. Биологический порядок, структура и неустойчивости // Успехи физических наук. 1973. Т. 109, № 3. С. 517-544

  16. Хакен Г. Синергетика: иерархии неустойчивостей в самоорганизующихся системах и устройствах / пер. с англ. Ю. А. Данилова; под ред. Ю. Л. Климонтовича. М.: Мир, 1985. 419 с

  17. Климонтович Ю. Л. Критерии относительной степени упорядоченности открытых систем // Успехи физических наук. 1996. Т. 166, № 11. С. 1231-1243

  18. Ковалев С. М., Суханов А. В. Обнаружение особых типов паттернов во временных рядах на основе гибридной стохастической модели // Известия Южного федерального ун-та. Технические науки. 2014. № 4 (153). С. 142-149

  19. Назимов А. И., Павлов А. Н., Храмов А. Е., Грубов В. В., Короновский А. А. Адаптивный метод распознавания характерных осцилляторных паттернов на основе вейвлет-преобразования // Радиотехника и электроника. 2013. № 58 (8). С. 789-795

  20. Руннова А. Е., Лопатин Д. В., Журавлев М. О. Математические методы распознавания паттернов движения экспериментальных данных многоканальной электроэнцефалографии человека // Вестник Тамбовского ун-та. Сер.: Естественные и технические науки. 2016. Т. 21, № 6. С. 2370-2374

  21. Сонькин К. М. Распознавание паттернов мозговой активности на основе метода символьной регрессии // Информатика, телекоммуникации и управление. 2013. № 2 (169). С. 117-122

  22. Частиков А. П., Малыхина М. П., Урвачев П. М. Анализ распознавания паттернов нейросетевыми методами // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского гос. аграрного ун-та. 2014. № 98. С. 457-467

Ключевые слова: 

Полный текст (файл): 

PDF

Авторы: 

Агуреев И.Е. Тульский государственный университет Тула, Россия

Ахромешин А.В. Тульский государственный университет Тула, Россия

Другие статьи авторов: 

Ссылка на статью в НЭБ: 

https://elibrary.ru/item.asp?id=83203809

Выпуск журнала

№ 4 (111) Август 2025