The use of statistical modeling to assess the effectiveness of the application of adaptive control and reconstruction of the road network intersections

Capa

Citar

Texto integral

Resumo

The article discusses the issues and results of the use of statistical modeling (one of the types of simulation modeling, the so-called "Monte Carlo" method), to assess the effectiveness of traffic management on the example of the Timofey Charkov st. and Verkhnetarmanskaya st. intersection, located in the city of Tyumen. The results are based on the length of the vehicle queue and traffic delay time for one car in the scenario of widening the intersection’s carriageway and/or the implementation of the adaptive regulation for traffic flows. The calculations were carried out in the "SmartAdaptive+" program developed by the authors, and designed for a technical and economic assessment of the effectiveness of traffic management measures and the use of adaptive regulation and measures to change the road network nodes configuration.

Sobre autores

R. Andronov

Industrial University of Tyumen

Email: aroma77777@mail.ru

E. Leverents

Industrial University of Tyumen

Email: leverenz72@gmail.com

Bibliografia

  1. Корягин, М. Е. Моделирование маршрутной сети прямоугольного города с Манхэттенской метрикой / М. Е. Корягин, А. С. Березина. – Текст : непосредственный // Научные проблемы транспорта Сибири и Дальнего Востока. – 2018. – № 2. – С. 21–25.
  2. Вучик, В. Р. Транспорт в городах, удобных для жизни : монография / В. Р. Вучик. – Москва : Территория будущего, 2011. – 413 с. – Текст : непосредственный.
  3. Андронов, Р. В. Применение адаптивного регулирования на пересечении городских улиц в сравнении с устройством развязки в разных уровнях / Р. В. Андронов, Е. Э. Леверенц, В. В. Морозов. – doi: 10.23968/1999-5571-2017-14-4-194-200. – Текст : непосредственный // Вестник гражданских инженеров. – 2017. – № 4 (63). – С. 194–200.
  4. Якимов, М. Р. Транспортное планирование. Особенности моделирования транспортных потоков в крупных городах : монография / М. Р. Якимов, А. А. Арепьева. – Москва : Логос, 2016. – 280 с. – Текст : непосредственный.
  5. Захаров, Д. А. Особенности развития дорожной инфраструктуры в городе Тюмени / Д. А. Захаров, Е. В. Дрогалева, В. С. Марилов – Текст : непосредственный // Строительный вестник. – № 2 (80). – 2017. – С. 56–61.
  6. Расчет длительности пешеходной фазы основного такта работы светофорного объекта / И. Д. Алферова, З. В. Альметова, В. А. Городокин, В. Д. Шепелев. – doi: 10.15593/24111678/2019.01.01. – Текст : непосредственный // Транспорт. Транспортные сооружения. Экология. – 2019. – № 1. – С. 5–11.
  7. Андронов, Р. В. Расчет методом Монте-Карло задержек транспортных средств на изолированном регулируемом пересечении при его работе на высоких уровнях загрузки / Р. В. Андронов, Е. Э. Леверенц. – Текст : непосредственный // Вестник гражданских инженеров. – 2017. – № 1(60). – С. 221–226.
  8. Дроздов, Г. Д. Развитие транспортной инфраструктуры в городской агломерации : монография / Г. Д. Дроздов, В. А. Попов, В. А. Иванов. – Санкт-Петербург : Изд-во Санкт-Петербургского гос. экономического ун-та, 2014. – 121 с. – Текст : непосредственный.
  9. Якимов, М. Р. Транспортное планирование. Практические рекомендации по созданию транспортных моделей городов в программном комплексе PTV Vision® VISUM : монография / М. Р. Якимов, Ю. А. Попов. – Москва : Логос, 2014. – 200 с. – Текст : непосредственный.
  10. Зырянов, В. В. Динамическая маршрутизация транспортных потоков как метод снижения транспортной нагрузки на элементы УДС / В. В. Зырянов, А. А. Феофилова, Н. Н. Чуклинов. – Текст : непосредственный // Мир транспорта и технологических машин. – 2018. – № 1(60). – С. 74–80.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
Baixar

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».