Анализ и моделирование транспортных потоков
Анализ и моделирование транспортных потоков - это замещение реальных транспортных процессов другим объектом (моделью) с целью получения информации о важнейших свойствах этих процессов через исследование модели.
Перспективы анализа и моделирования транспортных потоков
- разработку генеральных планов и комплексных транспортных схем;
- учёт неопределённости в данных оптимизационных моделей;
- сценарный подход к процессу моделирования;
- формирование опорных моделей;
- корректировку воздействия неопределённости при выработке проектных предложений;
- анализ перспективных вариантов территориального развития;
- оценку последствий отказа от проведения мероприятий по развитию улично-дорожной сети;
- сравнительный анализ результатов расчётов и прогноз изменения потоков на транспортной сети.
Этапы анализа и моделирования транспортных потоков
- Сбор и обработка исходных данных о транспортных потоках, включая интенсивность движения, состав потока, скорости движения, задержки и другие параметры.
- Анализ данных и выявление закономерностей в поведении транспортных потоков, таких как распределение интенсивности движения по направлениям, скорости движения, задержки и т. д.
- Разработка математических моделей, описывающих движение транспортных потоков на разных участках дороги или сети дорог.
- Проведение численных экспериментов с использованием разработанных моделей для оценки влияния различных факторов (геометрических параметров дороги, организации движения, погодных условий и т. д.) на транспортные потоки.
- Анализ полученных результатов моделирования и выработка рекомендаций по оптимизации транспортных потоков и повышению эффективности работы транспортной системы.
Анализ и моделирование транспортных потоков включает использование различных методов и классификаций для решения задач управления транспортными потоками. Вот некоторые из них:
Классификация по изменяемости данных с течением времени: динамические и статические модели.
Классификация по методу расчётов: компьютерные и математические модели.
Классификация по непрерывности: непрерывные и дискретные модели.
Классификация по наличию вероятностной составляющей: стохастические и детерминированные модели.
Классификация по типу решаемых задач: прогнозные, имитационные и оптимизационные модели.
Классификация по уровню детализации: макроскопические, микроскопические и мезоскопические модели.