Каталог / ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ / Информатика и информационные процессы
скачать файл:
- Название:
- Деркач Марина Володимирівна Моделі та метод інформаційної технології забезпечення функціонування системи моніторингу міського транспорту
- Альтернативное название:
- Деркач Марина Владимировна Модели и метод информационной технологии обеспечения функционирования системы мониторинга транспорта
- ВУЗ:
- у Східноукраїнському національному університеті імені Володимира Даля
- Краткое описание:
- Деркач Марина Володимирівна, старший викладач кафедри комп’ютерних наук та інженерії Східноукраїнського національного університету імені Володимира Даля: «Моделі та метод інформаційної технології забезпечення функціонування системи моніторингу міського транспорту» (05.13.06 - інформаційні технології). Спецрада К 29.051.16 у Східноукраїнському національному університеті імені Володимира Даля
СХІДНОУКРАЇНСЬКИЙ НАЦІОНАЛЬНИЙ УНІВЕРСИТЕТ ІМЕНІ ВОЛОДИМИРА ДАЛЯ МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИ
Кваліфікаційна наукова праця на правах рукопису
ДЕРКАЧ МАРИНА ВОЛОДИМИРІВНА
УДК 004.416.6+656.078
Д И С Е Р Т А Ц І Я
МОДЕЛІ ТА МЕТОД ІНФОРМАЦІЙНОЇ ТЕХНОЛОГІЇ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ФУНКЦІОНУВАННЯ СИСТЕМИ МОНІТОРИНГУ МІСЬКОГО
ТРАНСПОРТУ
05.13.6 - Інформаційні технології
Подається на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук
Дисертація містить результати власних проваджень. Використання ідей, результатів і текстів інших авторів мають посилання на відповідне джерело.
и й керівник Рязанцев Олександр Іванович, доктор технічних наук, професор
ІОентичність всіх ЗАСВІДЧУЮ Вчений секретар с вченої ради К 29 051
онова С.О./
Сєвєродонецьк - 2019
Деркач Марина Во
ЗМІСТ
ПЕРЕЛІК УМОВНИХ СКОРОЧЕНЬ 16
ПЕРЕЛІК ЗМІННИХ 17
ГЛОСАРІЙ 18
ВСТУП 20
1 АНАЛІЗ СУЧАСНОГО СТАНУ СИСТЕМ МОНІТОРИНГУ МІСЬКОГО ТРАНСПОРТУ: ПРОБЛЕМИ ТА СПОСОБИ ЇХ ВИРІШЕННЯ 27
1.1 Проблематика сучасного стану міського транспорту 27
1.2 Моніторинг міського транспорту 29
1.2.1 Г лобальні навігаційні супутникові системи 30
1.2.2 Функціональні сегменти супутникового моніторингу 30
1.2.3 Принцип функціонування системи моніторингу міського транспорту 32
1.3 Інфраструктура міського транспорту в режимі реального часу 38
1.3.1 Аналіз існуючих моделей прогнозування часу прибуття ТЗ 46
1.3.2 Світовий досвід отримання прогнозу часу руху ТЗ 50
1.4 Постановка наукової задачі й обґрунтування методики досліджень 52
1.5 Висновки до першого розділу 53
1.6 Література до першого розділу 54
2 ТЕХНОЛОГІЯ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ФУНКЦІОНУВАННЯ СИСТЕМИ МОНІТОРИНГУ МІСЬКОГО ТРАНСПОРТУ ТА РОЗРОБКА МЕТОДУ ПРОГНОЗУВАННЯ ЧАСУ ПРИБУТТЯ ТЗ 62
2.1 Технологія забезпечення функціонування системи моніторингу міського транспорту 62
2.1.1 Процедура визначення місцеперебування ТЗ 66
2.1.2 Процедура встановлення маршруту ТЗ 69
2.2 Розробка методу прогнозу часу прибуття ТЗ 73
2.3 Експериментальні результати дослідження розробленого методу прогнозу часу прибуття ТЗ 78
2.4 Висновки до другого розділу 84
2.5 Література до другого розділу 85
3 УДОСКОНАЛЕННЯ МЕТОДУ РОЗРАХУНКУ ОРТОДРОМНОЇ ВІДСТАНІ ТА ПЕРЕВІРКА ДОСТОВІРНОСТІ РОЗРОБЛЕНОГО МЕТОДУ 90
3.1 Дослідження наявних методів розрахунку ортодромної відстані 90
3.1.1 Евклідова відстань 92
3.1.2 Метод Вінсенті 93
3.1.3 Метод, заснований на формулах гаверсинусів 94
3.1.4 Засоби Google Maps API 95
3.1.5 Експериментальні оцінки застосування методів розрахунку ортодромної відстані 96
3.1.6 Лінеаризація маршруту 97
3.2 Налаштування методу прогнозування часу прибуття ТЗ 99
3.3 Критерії оцінки достовірності прогнозу 102
3.4 Узагальнений комплексний критерій оцінки якості функціонування системи моніторингу 104
3.5 Висновки до третього розділу 109
3.6 Література до третього розділу 110
4 РОЗРОБЛЕННЯ І ВРОВАДЖЕННЯ СЕРВІС-ОРІЄНТОВАНОЇ АРХІТЕКТУРИ СИСТЕМИ ПОБУДОВАНОЇ ЗА ПРИНЦИПОМ ІоТ 116
4.1 Архітектура сервіс-орієнтованої системи побудованої за принципом ІоТ 116
4.2 Система сповіщення про час прибуття тролейбусів міста Сєверодонецьк 119
4.2.1 Розробка бази даних для збереження геоінформаційних даних 121
4.2.2 Процедура закріплення транспортних засобів за існуючими маршрутами міста 121
4.2.3 Інформаційне табло для інформування про час прибуття ТЗ 122
4.2.4 Застосування алгоритму Форда-Фалкерсона для пошуку максимально можливої пропускної здатності транспортної мережі міста
Сєвєродонецьк 125
4.3 Впровадження розробленої архітектури при створенні сервісу для центрів паркування 129
4.3.1 Структура та головні функції сервісу 130
4.3.2 Розробка бази даних сервісу 135
4.3.2 Тестування сервісу 137
4.4 Реалізація розроблених моделей, методу та інформаційної
технології 142
4.4.1 Практичне застосування елементів розроблених моделей, методу
та інформаційної технології 143
4.5 Висновки до четвертого розділу 143
4.6 Література до четвертого розділу 145
ВИСНОВКИ 148
ДОДАТОК А 152
ДОДАТОК Б 155
ДОДАТОК В 156
ДОДАТОК Г 191
ДОДАТОК Д 192
ДОДАТОК Е 195
ДОДАТОК Є 199
ПЕРЕЛІК УМОВНИХ СКОРОЧЕНЬ
IoT _ Internet of Things
ITS _ Intelligent transport system
GPS - Global position system
GSM _ Global System for Mobile Communications
CDMA - Code Division Multiple Access
API _ Application programming interface
ATS - Average travel speed
RFID - Radio Frequency Identification
RPM _ Red Hat Package manager
ISO/TR - International Organization for Standardization / Technical Reports
VPN _ Virtual Private Network
ETA/ETD _ Estimated Time of Arrival / Estimated Time of Departure
HTTP _ Hypertext Transfer Protocol
MAE - Mean absolute error
MAPE - Mean absolute percentage error
RMSE _ Root-mean-square error
APE - Absolute percentage error
AD _ Absolute deviation
TANS - Trolleybus arrival notification system
cURL - Client Uniform Resource Locator
ID _ IDentification
SMS - Short Message Service
ПЕРЕЛІК ЗМІННИХ и - усереднена швидкість руху транспорту
и - поточна швидкість руху транспорту в момент в момент часу і
і - поточний часовий інтервал
d - відстань між двома точками
R - радіус Землі (6378,1 км)
Ao - кутова різниця
Ф - широта об'єкту
X - довгота об'єкту
AX - різниця координат за довжиною
t - прогнозний час прибуття транспортного засобу
х~+1 - прогноз стану системи в поточний момент часу
F - матриця переходу між станами
х~ - передбачення стану системи в попередній момент часу
B - матриця застосування керуючого впливу
и - керуючий вплив в попередній момент часу
р~ - прогноз помилки
р- - помилка в попередній момент часу
Qk - коваріація шуму процесу
Kk - посилення Калмана
H - матриця вимірювань, що відображає ставлення вимірювань і станів
- коваріація шуму вимірювання
zk - вимір в поточний момент часу
I - матриця ідентичності
^ - фактичний час прибуття для m транспортних засобів при зупинці k
N - розмір вибірки для прогнозування
ГЛОСАРІЙ
ДОВГОТА, АСТРОНОМІЧНА - довгота, двогранний кут, що утворений площиною меридіана початкового і площиною меридіана астрономічного даної точки земної поверхні; позначається зазвичай літерою X.
ЗНАЧЕННЯ ВЕЛИЧИНИ - оцінка фізичної величини у вигляді деякого числа прийнятих для неї одиниць.
ВИМІРЮВАННЯ В РЕАЛЬНОМУ МАСШТАБІ ЧАСУ, ДИФЕРЕНЦІАЛЬНЕ - диференціальне вимірювання, при яких результати вимірювань (координати, відстані) на приймачах, що переміщуються, виходять безпосередньо в полі за переданими диференціальними поправками з базової геодезичної станції.
ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ - сукупність методів, виробничих процесів і програмно-технічних засобів, інтегрованих з метою збирання, опрацювання, зберігання, розповсюдження, показу та використання інформації в інтересах її користувачів.
КЛАС ТОЧНОСТІ - узагальнена характеристика даного типу засобів вимірювань (ЗВ), що відображає рівень точності ЗВ, що виражається межами основної та додаткової похибки, а також іншими характеристиками, що впливають на точність ЗВ.
КОМПЛЕКС ГЛОНАСС, КОМАНДНО-ВИМІРЮВАЛЬНИЙ - наземний сегмент ГЛОНАСС, який включає в себе: центр управління системи, контрольні станції, контрольні станції стеження, квантово-оптичні станції, системи контролю фаз, апаратуру контролю поля й інші станції, що стежать.
КОНФІГУРАЦІЯ СУПУТНИКІВ - взаємне розташування супутників в певний момент часу, що відноситься до конкретному користувачеві.
КООРДИНАТИ - числа, завданням яких визначається положення точки на площині, на поверхні, в просторі.
МІСЦЕПЕРЕБУВАННЯ - визначення координат приймачем, окремий випадок позиціонування.
МІСЬКИЙ ТРАНСПОРТ - комплекс різних видів транспорту, що здійснюють перевезення населення й вантажів на території міста і вантажів на території міста та найближчої приміської зони, а також що виконують роботи, пов'язані з благоустроєм міста.
МОНІТОРИНГ - система постійного спостереження за явищами і процесами, що проходять в навколишньому середовищі та суспільстві, результати якого служать для обґрунтування управлінських рішень по забезпеченню безпеки людей та об'єктів економіки.
НАВІГАЦІЯ - наука про способи вибору шляху та методах водіння суден, літальних і космічних апаратів, в тому числі для цілей визначення місця розташування об'єктів.
ОРТОДРОМНА ВІДСТАНЬ - лінія найкоротшої відстані між двома точками земної поверхні. Поняття «ортодромія» прийнято використовувати в навігації і картографії.
ПОЗИЦІОНУВАННЯ - визначення по супутниках параметрів просторово-тимчасового стану об'єктів, таких як просторові координати об'єкта спостереження, вектор швидкості його руху, збільшення координат по кожній координатної осі між двома об'єктами, точний час спостереження.
ПРИЙМАЛЬНИК ГЛОНАСС / GPS - геодезичний супутниковий приймач, здатний одночасно приймати радіосигнали ГЛОНАСС і GPS.
СИСТЕМА, ГЛОБАЛЬНАЯ НАВІГАЦІЙНА СУПУТНИКОВА (ГНСС) - система, що складається із сузір'я навігаційних супутників, служби.
СУПУТНИК, НАВІГАЦІЙНИЙ (НС) - супутник, який отримує радіосигнал, який містить навігаційну інформацію, прийом якої необхідний для визначення місця розташування приймача споживача.
ШИРОТА - одна з координат географічних.
ВСТУП
Актуальність теми дослідження. Сучасний розвиток інформаційних технологій сприяє стрімкій інтеграції в усіх галузях життєдіяльності людини, у тому числі й у транспортній сфері, що обумовлює розробку та впровадження сервіс-орієнтованої архітектури для забезпечення функціонування систем моніторингу міського транспорту. Інноваційні системи управління трафіком та інформаційної підтримки пасажирів дозволяють підвищити продуктивність, рівень комфортності, якості пасажирських перевезень та їх безпеки, завдяки чому, міський пасажирський транспорт стає ефективним і зручним для усіх учасників руху, роблячи значний внесок у політику сталого розвитку міст.
Іншим важливим чинником розгортання та вдосконалення таких систем є їх привабливість для пасажирів. Очікування пасажирів, щодо якості надання транспортних послуг, зокрема своєчасності та точності даних руху міського транспорту, продовжують зростати та передбачають необхідність цілодобового доступу до інформації в режимі реального часу. З іншого боку, з певних об’єктивних причин, існує невизначеність відносно часу прибуття транспортних засобів на зупинки міста. Виправити ситуацію можливо за рахунок забезпечення функціонування системи моніторингу міського транспорту та впровадженню сервіс-орієнтованих систем, зокрема систем прогнозування часу прибуття транспортного засобу, які забезпечують розвиток і функціонування всіх видів міського транспорту, та максимально відповідають потребам міста при мінімальних витратах, що, так само, сприяє економічному, соціальному і культурному розвитку суспільства.
Забезпечення функціонування системи моніторингу транспорту та прогнозу часу прибуття транспортних засобів — добре відома тема досліджень протягом багатьох років. В останні десятиліття були розроблені різні моделі та методи отримання прогнозу, сервіси для вдосконалення функціонування системи моніторингу міського транспорту. Це підтверджують роботи таких науковців, як М. Асфандяр, С. Баї, С. Б. Бакер, Ж. Біагіоні, М. Заки, Б. Лі, О. Сац, Ф. Сун, Г. Фаббрі, Й. Хуанг, в тому числі українських вчених Біліченка В.В., Вернигори Р.В., Каргіна А.О., Кравченка
О.П., Мороза М.М, Пеха П.А. Разом з тим, аналіз останніх публікацій показав, що питання прогнозування часу прибуття транспорту залишається одним із багатьох складних завдань, які потребують вирішення не тільки для сповіщення пасажирів про час прибуття міського транспорту на зупинки, але і для управління рухом і внесення своєчасних коригувань диспетчерськими службами.
Попри те, що системи моніторингу та прогнозування прибуття міських транспортних засобів ефективно працюють у багатьох країнах світу, впровадження таких систем в Україні все ще знаходиться на стадії становлення. Реалізовано тестові проекти в Києві, Одесі, Львові, Дніпрі та Харкові, що являють собою спеціалізовані системи автоматизованого управління і контролю за роботою транспорту, диспетчерського управління і надання городянам інформації про рух транспорту. Однак, в містах середнього та малого розміру зі змішаним трафіком, або декількома транзитними маршрутами, що проходять уздовж одного сегменту дороги, такі системи відсутні.
Таким чином, актуальним науково-прикладним завданням є розроблення моделей та методу інформаційної технології сервіс-орієнтованих систем для забезпечення функціонування системи моніторингу міського транспорту в режимі реального часу.
Зв’язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Дослідження, результати яких викладені в дисертації, проводилися у Східноукраїнському національному університеті імені Володимира Даля відповідно до державних програм і планів НДР, а також міжнародних проектів і програм:
- НДР «Наукові основи, методи і засоби розгортання інтелектуальних транспортних систем для моніторингу міського транспорту та підтримки пасажирів» (Східноукраїнський національний університет імені Володимира Даля, ДР 0117U005537, 2017-2020 рр.);
- Проект Європейського Союзу ERASMUS+ ALIOT 573818-EPP-1-2016-1-UK-EPPKA2-CBHE-JP «Internet of Things: Emerging Curriculum for Industry and Human Applications» (2016-2019 рр.).
При виконанні НДР автором запропоновані моделі управління міським транспортом; розроблена сервіс-орієнтована система, що виконує безперервний автоматичний збір, збереження навігаційної інформації про місцеперебування міського транспорту та прогнозує час прибуття транспортного засобу на зупинки міста; проведено аналіз ефективності транспортних систем та створення механізмів сталого розвитку транспортної інфраструктури міста.
Мета й завдання дослідження. Метою дисертації є підвищення продуктивності функціонування системи моніторингу міського транспорту за рахунок розробки та впровадження моделей та методу інформаційної технології, побудованої за принципом сервіс-орієнтованих систем.
Для досягнення поставленої мети необхідно вирішити наступні завдання:
- проаналізувати сучасний стан інформаційних технологій для функціонування системи моніторингу міського транспорту;
- розробити метод прогнозування часу прибуття транспортного засобу для управління міським транспортом в режимі реального часу та удосконалити технологію моніторингу міського транспорту;
- удосконалити метод розрахунку ортодромної відстані та перевірити достовірність розроблених методів;
- розробити та впровадити сервіс-орієнтовану архітектуру системи прогнозування часу прибуття транспортних засобів.
Об’ єкт дослідження - процеси обробки, управління та аналізу геоінформаційних даних в системах моніторингу міського транспорту.
Предмет дослідження - моделі, метод та інформаційні технології забезпечення функціонування систем моніторингу та прогнозування часу прибуття транспортних засобів в режимі реального часу.
Методи дослідження. Проведені в роботі дослідження базуються на методах теорії прогнозування та статистичного аналізу, кінематики та сферичної тригонометрії, які використовувалися при розробленні методу прогнозування часу прибуття міського транспорту в режимі реального часу; для технології моніторингу міського транспорту використовувались методи теорії управління та навігації систем, теорії ймовірностей і математичної статистики; для методу розрахунку ортодромної відстані - методи сферичної тригонометрії; для сервіс-орієнтованої архітектури системи прогнозування - теорія графів та баз даних.
Наукова новизна результатів досліджень полягає у наступному:
1) вперше розроблено метод прогнозування часу прибуття міського транспорту, який ґрунтується на моделі середніх показників швидкості руху, та засобі повторної обробки інформації на основі фільтра Калмана - для геоінформаційних даних, який дозволяє врахувати поточну дорожньо-транспортну ситуацію, виконувати адаптивне коригування прогнозу та отримати результат з достовірністю до 95%;
2) удосконалено технологію моніторингу міського транспорту за рахунок введення додаткових процедур визначення місцеперебування та встановлення маршруту за результатами прибуття транспортних засобів в певні сегменти;
3) удосконалено метод розрахунку ортодромної відстані для забезпечення функціонування системи моніторингу міського транспорту, заснований на формулах гаверсинусів із застосуванням лінеаризації маршрутів, який враховує увесь нерівний шлях згідно з наявними маршрутами, і на відміну від методів, заснованих лише на формулах гаверсинусів, Вінсенті або Евклідової відстані, дозволяє отримати значення середньої абсолютної похибки 3,03 %;
4) набула подальшого розвитку інформаційна технологія забезпечення функціонування системи моніторингу міського транспорту, побудована за принципом сервіс-орієнтованих систем та концепції Інтернету речей (IoT), що дозволило реалізувати процедури безперервного автоматичного збору, передачі та аналізу даних, отриманих з GPS-датчиків, і підвищити точність та достовірність прогнозів.
Практичне значення одержаних результатів полягає в тому, що основні наукові положення дисертації реалізовано у вигляді розрахункових моделей, які утворюють прикладну інформаційну технологію для сервіс-орієнтованих систем на основі геоінформаційних даних. Контрольна перевірка на тестових даних показала, що використання результатів дисертаційної роботи дозволяє підвищити продуктивність функціонування системи моніторингу міського транспорту за рахунок розробки та впровадження моделей та методу інформаційної технології сервіс-орієнтованих систем прогнозування та інформування пасажирів про час прибуття транспортних засобів. Метод розрахунку ортодромної відстані дозволив отримати результат середньої абсолютної похибки 3,03%. Розроблений метод прогнозування часу прибуття транспортних засобів в режимі реального часу дозволив отримати результат середньої абсолютної похибки 4,47% у порівнянні з відхиленням від фактичного часу перебування транспортного засобу на зупинці міста.
Результати дисертаційної роботи впроваджено:
- у ПрАТ «СНВО «Імпульс», м. Сєвєродонецьк (акт впровадження від
10.10.2018 р.);
- у Східноукраїнському національному університеті імені Володимира Даля при розробці навчального курсу «IoT for Intelligence Transportation Systems», виконаного в межах міжнародного проекту ALIOT 573818-EPP-1-2016-1-UK-EPPKA2-CBHE-JP «Internet of Things: Emerging Curriculum for Industry and Human Applications» (акт впровадження від
16.12.2018 р.);
- у ТОВ «Продмашстрой», м. Сєвєродонецьк (акт впровадження від
26.01.2019 р.).
Особистий внесок здобувача полягає в розробці нових та удосконаленню існуючих моделей, методів інформаційних технології, які забезпечують вирішення поставлених у дисертації завдань. Всі основні результати роботи отримані автором особисто. У роботах, опублікованих у співавторстві, здобувачеві належать: [1, 3, 4, 5, 6, 7, 10] - розроблення методу прогнозування часу прибуття транспортних засобів для управління міським транспортом в режимі реального часу; [4, 5, 6, 7, 14] - удосконалення методу розрахунку ортодромної відстані та перевірка достовірності розроблених методів; [3, 5, 9, 13] - удосконалення технології моніторингу міського транспорту; [2, 8, 11, 12, 15, 16] - практичне застосування розроблених сервіс-орієнтованих систем.
Апробація результатів наукових досліджень проводилася на всеукраїнських і міжнародних науково-практичних конференціях «Технологія» (м. Сєвєродонецьк, 2016 р.); «Комп’ютерне моделювання та оптимізація складних систем» (Дніпро, 2017); «Theoretical and Applied Computer Science and Information Technology»: ІІ International Conference TACSIT-2017 (Сєвєродонецьк, 2017); «Advanced Technologies in Research and Education» (Сєвєродонецьк-Каїр, 2018); «Проблеми інформатики та моделювання» (Харків-Одеса, 2018); «IEEE 4th International Symposium on Wireless Systems within the International Conferences on Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems» (Львів, 2018).
Публікації. За темою дисертації з викладенням її основних результатів опубліковано 16 наукових праць, серед яких матеріали 2 праць являють собою глави колективних монографій [1, 5], 1 з яких включена до бази даних Web of Science [5]; 5 статей у наукових фахових виданнях України (3 статті опубліковано в журналах, індексованих у міжнародних наукометричних базах даних [3,4,7]); 1 англомовна праця включена до бази даних Scopus [6]; 8 тез в збірниках матеріалів науково-практичних конференцій [9-16].
Структура та обсяг дисертації. Дисертація складається зі вступу, 4 розділів, висновків і додатків. Повний обсяг дисертації становить 202 сторінки, у тому числі: анотація на 11 сторінках, зміст на 3 сторінках, перелік умовних скорочень та перелік змінних на 2 сторінках, глосарій на 2 сторінках, основний текст на 132 сторінках, додатки на 51 сторінці. Робота містить 9 таблиць та 25 рисунків.
- Список литературы:
- ВИСНОВКИ
У дисертації поставлено та розв’язано актуальне наукове-прикладне завдання розроблення моделей та методу інформаційної технології сервіс-орієнтованих систем для забезпечення функціонування системи моніторингу міського транспорту в режимі реального часу.
Отримано наступні наукові та практичні результати роботи.
1. Проведено аналіз сучасного стану інформаційних технологій у сфері моніторингу міського транспорту, особливостей функціонування, складу, переваг та задач системи моніторингу, а також аналіз моделей прогнозування часу прибуття транспортних засобів. Визначено задачі та стратегію дослідження, обґрунтовано методику та математичний апарат дослідження.
2. Вперше розроблено метод прогнозування часу прибуття міського транспорту, який ґрунтується на моделі середніх показників швидкості руху, та засобу повторної обробки інформації на основі фільтра Калмана - для геоінформаційних даних. Розроблений метод дозволяє врахувати поточну дорожньо-транспортну ситуацію, виконувати адаптивне коригування прогнозу та отримати результат з достовірністю 95%. Проведено тестування, за результатами якого було встановлено, що незважаючи на незначну реакцію фільтра Калмана на стрибок вимірюваних величин, його застосування, в якості засобу повторної обробки інформації при зніманні даних з датчика, дозволило отримати найменшу похибку прогнозу у порівнянні з фактичним часом прибуття на зупинки міста. Середня абсолютна похибка розробленого методу складає 5.26%.
3. Удосконалено технологію моніторингу міського транспорту за рахунок введення додаткових процедур визначення місцеперебування та встановлення маршруту за результатами прибуття транспортних засобів в певні сегменти. Процедура встановлення маршруту зводиться до знаходження унікальних сегментів, тобто сегменту дороги, що належить тільки одному маршруту. Для автоматизації процедури встановлення маршруту розроблено алгоритм, що дозволяє призначати маршрут, на підставі графової моделі транспортної системи міста. Загалом основні етапи реалізації технології моніторингу міського транспорту передбачають безперервний автоматичний збір даних комунікаційними серверами системи моніторингу з GPS-датчиків до бази даних сервера та забезпечення мережевого доступу між сервісами та користувачами в режимі онлайн.
4. Удосконалено метод розрахунку ортодромної відстані для забезпечення функціонування системи моніторингу міського транспорту, заснований на формулах гаверсинусів із застосуванням лінеаризації маршрутів. Розглянуто три методи, а саме метод, заснований на формулах гаверсинусів, методи Вінсенті та Евклідової відстані. В результаті лінеаризація маршрутів дозволила урахувати відстань між точками за наявним маршрутом, який включає увесь нерівний шлях, що значно зменшило загальне відхилення. Лінеаризація дозволила зменшити відхилення до 3,03 % від фактичної довжини маршруту.
5. Здійснено налаштування методу, що полягало в обчисленні середньої швидкості транспортного засобу для кожного сегменту окремо, без урахування результатів розрахунків на попередніх сегментах. Після налаштування базового методу отримано результат, де середня абсолютна похибка складає 4,47% у порівнянні з відхиленням від фактичного часу перебування транспортних засобів на зупинках міста, що на 2,6% збільшує достовірність прогнозу.
6. Розглянуто критерії достовірності прогнозування. Для порівняння достовірності прогнозування з кількісною помилкою у дослідженні, використовували MAPE як критерій ефективності, який вимірює величину відносної похибки протягом визначеного діапазону часу. Найнижче значення MAPE вказує на найвищу точність прогнозу.
7. Використано узагальнений комплексний критерій оцінки якості функціонування системи моніторингу міського транспорту зі середньозваженими коефіцієнтами відносної важливості, який дає можливість з великої кількості пропонованих систем побудови моніторингу вибрати оптимальний варіант.
8. Набула подальшого розвитку інформаційна технологія забезпечення функціонування системи моніторингу міського транспорту, яка побудована за принципом сервіс-орієнтованих систем та концепції Інтернету речей, що дозволило реалізувати процедури безперервного автоматичного збору, передачі та аналізу даних, отриманих з GPS-датчиків, і підвищити точність та достовірність прогнозів.
9. Наведено практичні результати розробки та впровадження сервіс-орієнтованої архітектури системи прогнозування часу прибуття транспортних засобів для підвищення продуктивності функціонування системи моніторингу міського транспорту у сфері надання послуг громадського та приватного транспорту. В процесі впровадження інформаційної технології підтверджено достовірність і адекватність математичних моделей, методу та алгоритмів, що застосовуються для збору, обробки та аналізу геоінформаціних даних в режимі реального часу. Використання сервіс-орієнтованої системи прогнозування дозволяє в реальному часі виконувати планування, керування та контроль транспортних засобів, а також вдосконалювати якість наданих послуг.
10. Створено систему для прогнозування та інформування пасажирів про час прибуття громадського транспорту на зупинки міста в рамках концепції Інтернету речей. Розробка являє собою інтеграцію обчислювальних і комунікаційних систем, спрямованих на полегшення взаємодії між фізичними об’єктами через мережу Інтернет. Виконано пошук максимально можливої пропускної здатності транспортної мережі міста Сєвєродонецьк за допомогою алгоритму Форда-Фалкерсона, який надає можливість прийняти оптимальне рішення відносно розміщення інформаційних табло на зупинках, що в свою чергу дозволяє знизити фінансові витрати, за рахунок розташування їх на найбільш навантажених ділянках дороги.
11. Розроблено сервіс для моніторингу та інформування про стан доступності кожного окремого центру паркування, а також для управління місцем паркування, як безпосередньо власником автотранспорту, так і власником центру. Розробка спрямована на підвищення якості наданих послуг у сфері автотранспорту.
Запропоновані моделі, методи, інформаційна технологія сервіс-орієнтованих систем для забезпечення функціонування системи моніторингу міського транспорту в режимі реального часу впроваджені в закладах сфери надання транспортних послуг, а саме були використані при розробці і тестуванні систем диспетчерської централізації у ПрАТ «СНВО «Імпульс», м. Сєвєродонецьк та ТОВ «Продмашстрой», м. Сєвєродонецьк; також результати дисертації використані у навчальному процесі Східноукраїнського національного університету ім. В. Даля при розробці навчального курсу «IoT for Intelligence Transportation Systems».
- Стоимость доставки:
- 200.00 грн