Довгострокове прогнозування швидкостей руху на автомобільних дорогах

Размещено на http://www.allbest.ru/

МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ УКРАІНИ

ХАРКІВСЬКИЙ ДЕРЖАВНИЙ АВТОМОБІЛЬНО-ДОРОЖНІЙ

ТЕХНІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ

Ярещенко Наталя Вячеславівна

УДК 656.13.027

ДОВГОСТРОКОВЕ ПРОГНОЗУВАННЯ ШВИДКОСТЕЙ РУХУ НА АВТОМОБІЛЬНИХ ДОРОГАХ

05.22.11 - Автомобільні шляхи та аеродроми

Автореферат дисертації на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук

Харків - 1999

Дисертація є рукописом

Робота виконана на кафедрі вишукань та проектування доріг Харківського державного автомобільно-дорожнього технічного університету

Науковий керівник: доктор технічних наук, професор, заслужений діяч науки і техніки України

Гаврилов Едуард Васильович

Харківський державний автомобільно-дорожній технічний університет, проректор з наукової роботи, завідувач кафедрою вишукань та проектувань доріг

Офіційні опоненти: доктор технічних наук, професор

Бєлятинський Олександр Антонович

Український транспортний університет, м.Київ

завідувач кафедрою проектування доріг;

кандидат технічних наук, доцент

Прусенко Євген Дмитрович, Харківський державний автомобільно-дорожній технічний університет, завідувач кафедрою будівництва та експлуатації доріг

Провідна установа: Харківська державна академія міського господарства

Захист відбудеться 7 жовтня 1999 р. о 1400 годині на засіданні спеціалізованої вченої ради К064.059.01 при Харківському державному автомобільно-дорожньому технічному університеті за адресою: 310002, Харків, вул.Петровського 25.

З дисертацією можна ознайомитися у бібліотеці Харківського державного автомобільно-дорожного технічного університету, за адресою: 310002, Харків, вул.Петровського, 25.

Автореферат розісланий 1 вересня 1999 р.

Вчений секретар спеціалізованої вченої ради

кандидат технічних наук, доцент Космін О.В.



ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ

Вступ. Найважливішою метою проектування автомобільних доріг є обгрунтування розрахункових характеристик: інтенсивності, швидкості руху та навантажень на дорожній одяг. Помилки в призначенні цих характеристик залишаються на десятиріччя, викликаючи неусунені втрати автомобільного транспорту.

Актуальність теми. На протязі декількох десятирічь науковці і практичні працівники займалися питаннями визначення перспективного обсягу вантажоперевезень та інтенсивності дорожнього руху. Зусиллями вчених МАДІ(ТУ), СоюзДорНДІ, ХДАДТУ, СибАДТУ, УТУ створені методи, які дозволяють з достатньою для практичних цілей точністю передбачати можливу інтенсивність руху в районах з розвиненою дорожньою мережею і у знову освоюваних районах. Встановлення зв`язку швидкості руху з інтенсивністю дозволило на основі тих же методів завбачати можливу швидкість руху. При цьому прогноз швидкості здійснюється у два етапи. Спочатку прогнозується інтенсивність руху, а потім - швидкість за прогнозної інтенсивності, складу руху і заданих технічних характеристик доріг. Можливі зміни технічних характеристик автомобілів, автомобільних доріг та психологічних характеристик людини за прогнозний період часу не враховуються.

Запропоновані різними авторами прямі методи прогнозування швидкостей руху грунтуються на схемі екстраполяції, котра включає вивчення рядів у часі, створених з упорядкованих у часі наборів змін швидкостей руху. Одержаний набір апроксимується якою-либонь функцією. У результаті виходить жорстко фіксована модель тренду. Надана модель екстраполюється на майбутнє. При цьому припускається, що характеристики транспортної системи в майбутньому будуть такими ж, як і у минулому. В дійсності характеристики транспортної системи безперервно змінюються. Тому зі збільшенням періоду упередження прогнозу різко падає його надійність. Внаслідок існуючі методи стають практично непридатними для довгострокового прогнозування. Проблема довгострокового прогнозування швидкостей руху на автомобільних дорогах залишається невирішеною і актуальною.

Зв`язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Дисертаційна робота виконана в межах координаційного плану Міністерства освіти України по проблемі “Моделювання складних соціально-економічних, екологічних і технічних систем на основі перспективних інформаційних технологій”, затвердженою наказом №37 від 13.02.97 р.

Мета і задачі дослідження. Метою цього дослідження є розробка методу довгострокового прогнозування швидкостей руху на автомобільних дорогах. Для досягнення поставленої мети вирішувалися такі задачі:

розробити моделі довгострокового прогнозування швидкостей руху;

розробити модель еволюції системи “людина-автомобіль-середовище руху” (ЛАСР);

визначити параметри моделей;

оцінити адекватність моделей;

розробити методики, алгорітми і тексти програм для ПЕОМ по довгостроковому прогнозуванню швидкостей руху.

Наукова новизна одержаних результатів полягає у тому, що вперше у практиці обгрунтування розрахункових характеристик доріг застосовано метод еволюційно-вірогіднісного моделювання, дозволяючий враховувати якісні зміни транспортної системи у періоді часу, що прогнозується.

Практичне значення одержаних результатів дослідження полягає у розкритті суті закономірностей кількісних і якісних змін у станах компонентів транспортної системи, що дозволило розробити методологію довгострокового прогнозування розрахункових швидкостей руху автомобілів (використовуваних при проектуванні автомобільних доріг), конструктивних швидкостей легкових і вантажних автомобілів, суспільно - необхідної швидкості для вантажних та пасажирських перевезень. Надано прогноз вказаних швидкостей руху до 2030 року.

Апробація роботи. Основні положення дисертації доповідались:

- на науково-технічних конференціях ХДАДТУ, 1991-1999 рр., м.Харків;

- на республіканській конференції “Пути повышения эффективности дорожного хозяйства Украины в новых условиях хозяйствования”, 1994 р., м.Київ;

- на міжнародній конференції “Проблеми развития автотранспорта и транзитных коммуникаций в Центрально-Азиатском регионе”, 1996 р., м.Ташкент);

- на міжнародній конференції “Эргономика на автомобильном транспорте”, 1997 р., м.Харків;

Публікації. Зміст роботи опубліковано у трьох статтях та трьох тезах доповідей на конференціях.

Особистий внесок автора полягає у розробці математичної моделі еволюції системи ЛАСР [1], розробці моделі прогнозування швидкостей [2,3,5,6]. Автором дисертаційного дослідження виконаний весь комплекс робіт по збиранню експериментальних даних, їх обробці, аналізу і формулюванню висновків [4,7].

Структура і обсяг дисертації. Дисертація складається зі вступу, чотирьох розділів, висновків, списку використаних джерел та двох додатків. Повний обсяг дисертації містить 160 сторінок, серед них 114 сторінки тексту, 24 рисунки, 17 таблиць, 13 сторінок додатків та 102 найменування літератури.

ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ

У першому розділі розглянуто стан питання. Описано існуючі методи прогнозування швидкостей руху. Основне місце займають екстраполяційні. У практиці прогнозування як моделі тренду використовують лінійну, квадратичну, ступеневу, показникову, екпоненційну, логічну функцію та кубічні сплайни. Прикладами таких моделей можуть бути моделі У.Барзеля, В.Фелнера, Д.Пуарьє. Дані моделі мають жорстко фіксовані тренди, не дозволяють аналізувати причини зміни швидкостей руху, мають низьку надійність прогнозу зі збільшенням періоду упередження.

Пошук факторів, впливаючих на швидкість руху, дозволив встановити, що важливішим з них є інтенсивність руху. Цьому перші математичні моделі - це однофакторні регресійні моделі зв`язку швидкості з інтенсивністю руху (Л.А.Кєроглу, Ю.С.Крилов, В.В.Сільянов, І.О.Романенко). В подальшому були запропоновані багатофакторні регресійні моделі, що враховують вплив на швидкість руху повздовжнього нахилу дороги, ширини проїжджої частини, інтенсивності і складу руху, відстані видимості проїжджої частини, стану дорожнього покриття, кривини траси, кількості перехресть і населених пунктів, погодно-кліматичних умов і т.ін. (О.П.Васильєв, А.В.Кац, В.П.Расніков, Д.І.Раснянський, В.А.Суспіцин).

Прогноз швидкостей руху на основі однофакторних та багатофакторних регресійних моделей також недостатньо надійний, оскільки в них не враховуються власні тенденції розвитку фактора-функції та факторів-аргументів. Окрім цього, в цих моделях припускається рівноцінність вихідної інформації, тобто початкових значень факторів.

Прогнозування швидкостей руху, що грунтується на розробці математичних моделей руху окремих автомобілів і транспортного потоку (Г.Б.Безбородова, А.А.Гаврилов, Е.В.Гаврилов, А.Б.Гредескул, В.Н.Іванов, В.В.Сільянов В.В.Філіпов, А.Янте), також виявилось непридатним для довгострокового прогнозу. Дані моделі по суті є моделями функціювання, а не розвитку транспортної системи і тому не можуть використовуватися для довгострокового прогнозування.

Наведений аналіз стану питання дозволив сформулювати мету та задачі подальших досліджень.

У другому розділі дисертації наведені теоретична модель прогнозування швидкостей руху, модель еволюції системи “людина-автомобіль-середовище руху” у замкненому стані, оцінка параметрів моделей.

Прогноз швидкості пропонується здійснювати за формулою

V(t) = V0q(t) + VзP(t),(1)

де V(t) - прогнозована швидкість руху в момент часу t;

V0 - швидкість руху при t=0;

Vз - швидкість руху при заданому стані системы ЛАСР;

P(t) - вірогідність переходу системи в заданий стан;

q(t) - вірогідність того, що система ЛАСР не перейшла в заданий стан;

q(t) = 1 - P(t).

Під заданим станом розуміється стан норми, тобто стан, який в найбільшому ступені відповідає (адекватний) цілям і задачам функціювання системи в даних умовах.

Стан компонентів і системи у цілому пропонується описувати за допомогою абсолютної організації. В замкненому стані системи абсолютна організація її компонентів визначається за формулою

Qi = 1+ Pi log2Pi + (1-Pi) log2(1-Pi),(2)

де Qi - абсолютна організація і-го компонента системи;

Pi - вірогідність переходу i-го компонента системи з фактичного стану до стану норми.

У відповідності до принципу “необхідної організації” Ю.Г.Антомонова адекватність компонентів системи ЛАСР цілям та задачам функціювання в даному середовищі встановлюється при виконанні умови

Qi = Qсер.i, (3)

де Qсер.i - абсолютна організація зовнішнього середовища для i-го компонента системи.

Отже, для основних компонентів системи ЛАСР рівняння статичної рівноваги набувають вигляду

Qсер.л - Qл = 0,

Qсер.а - Qа = 0, (4)

Qсер.д - Qд = 0,

де Qл, Qа, Qд - абсолютні організації людини, автомобіля та дороги відповідно;

Qсер.л, Qсер.а, Qсер.д - абсолютні організації зовнішнього середовища для людини, автомобіля та дороги відповідно.

При порушенні рівноваги абсолютна організація і-го компоненту системи змінюється на величину dQi за елементарний інтервал часу dt. Тому умови динамічної рівноваги компонентів системи ЛАСР можна записати так

dQл/dt = Qсер.л - DQл,

dQа/dt = Qсер.а - DQа,(5)

dQд/dt = Qсер.д - DQд.

Після розкладення прирощень абсолютної організації і-го компонента в ряди Маклорена і подальшої лінеаризації рівняння динамічної рівноваги компонентів системи ЛАСР набувають вигляду

dDPл/dt - [(Kа(1)DPа + Kд(1)DPд) - DPл] = bлDPс

dDPа/dt - [(Kл(2)DPч + Kл(2)DPд) - DPа] = bаDPс(6)

dDPд/dt - [(Kл(3)DPл + Kа(3)DPа) - DPд] = bдDPс

де DPл, DPа, DPд - прирощення вірогідностей переходу людини, автомобіля та дороги відповідно з фактичного в заданий стан;

Kа(1) = gа /(gа + gд + gс), Kд(1) = gд /(gа + gд + gс), Kс(1) = gс /(gа + gд + gс),

Kл(2) = gл /(gл + gд + gс), Kд(2) = gд /(gл + gд + gс), Kс(2) = gс /(gл + gд + gс),

Kл(3) = gл /(gл + gа + gс), Kа(3) = gа /(gл + gа + gс), Kс(3) = gс /(gл + gа + gс);

Ка(1) + Кд(1) + Кс(1) = 1, Кл(2) + Кд(2) + Кс(2) = 1, Кл(3) + Ка(3) + Кс(3) = 1;

bл = Kc(1)[logPc - log(1-Pc)]/ [logPл - log(1-Pл)] = const;

bа = Kc(2)[logPc - log(1-Pc)]/ [logPа - log(1-Pа)] = const;(7)

bд = Kc(3)[logPc - log(1-Pc)]/ [logPд - log(1-Pд)] = const;

де gл, gа, gд, gс - жорсткості норм абсолютної організації для людини, автомобіля, дороги та середовища відповідно.

Жорсткості норм абсолютної організації визначаються методом деформування цільових настановлень Е.В.Гаврилова.

Окремий розв`язок системи рівнянь динамічноі рівноваги компонентів сис-теми ЛАСР за t=tз, DPл=1-DPл0, DPа = 1-DPа0, DPд = 1- DPд0 записується у вигляді:

DPл = C0(el1t - el1tз) + eat[C1cosbt + C2sinbt] - eatз [C1cosbtз + C2sinbtз] + (1 - Pл0);

DPа = M0C0el1t + C1eat[M1cosbt - M2sinbt] +C2eat[M2cosbt + M1sinbt] - M0C0el1tз

- C1eatз[M1cosbtз - M2sinbtз] - C2eatз [M2cosbtз + M1sinbtз + (1 - Pа0)];(8)

DPд = N0C0el1t + C1eat[N1cosbt + N2sinbt] +C2eat[-N2cosbt + N1sinbt] - N0C0el1tз

- C1eatз[N1cosbtз + N2sinbtз] - C2eatз [-N2cosbtз + N1sinbtз + (1 - Pд0)];

де tз - лаг замкненого стану системи;

N0, N1, N2, M0, M1, M2 - постійні коефіцієнти;

l - дійсний корінь характеристичного рівняння;

a - дійсна частина комплексно-спряжених коренів;

b - кругова частота коливань;

C0, C1, C2 - довільні сталі, які визначаються з початкових умов:

за t= 0, DPл = 0, DPа= 0, DPд = 0.

Параметрами моделі прогнозування швидкостей руху на автомобільних дорогах є початкова і кінцева швидкості V0 та Vз.

Початкову швидкість руху пропонується визначати як індивідуальну норму швидкості по Е.В.Гаврилову

Vн = V0 = (Vнб mб +Vнс mс) / (mб + mс), (9)

де Vн - индивідуальна норма швидкості руху;

Vнб, Vнс - функціональні норми швидкостей руху для мотивів безпеки і свободи дій водія відповідно;

mб, mс - жорсткості (коефіцієнти ваги) норм Vнб и Vнс відповідно.

Кінцеву швидкість доцільно прийняти рівною функціональній нормі швидкості руху для мотиву свободи дій водія, оскільки прагнення до незалежності від інших водіїв є фундаментальним принципом поведінки людини, тобто

Vз = Vнс. (10)

Прогноз фактичних швидкостей руху на автомобільних дорогах дозволяє підійти до вирішення задачі прогнозування суспільно необхідної швидкості руху. Відповідно до досліджень Е.В.Гаврилова, І.Е.Лінник під суспільно необхідною швидкістю слід розуміти швидкість руху, що забезпечує перевезення потрібної суспільству кількості вантажів та пасажирів з найменшими витратами абстрактної праці водіїв.

Задача відшукання суспільно необхідної швидкості руху зображується як задача оптимізації

U min,

I

S Wпi = R, (11)

i=1

де Wпi - необхідна продуктивність діяльності i-го водія

Wпi = VпiPvi;

Vпi - необхідна швидкість руху i-го водія;

Pvi - вірогідність утримання швидкості Vi у заданому інтервалі часу;

R - необхідна продуктивність діяльності групи з I водіїв;

U - сумарний психічний примус групи з I водіїв,

I I

US= (1/2)S mi (Wпi - Wнi)2 + (1/2)S mi (Wпi - Wгн)2;

i=1 i=1

Wнi, Wгн - індивідуальна та групова норми продуктивності i-го водія;

mi - жорсткість норми Wнi.

Розв`язок задачі оптимізації методом невизначених коефіцієнтів Лагранжа дає оцінку суспільно необхідної швидкості руху i-го водія у вигляді



,(12)

де ; .

При прогнозуванні суспільно необхідної швидкості руху, як і у попередньому випадку, в початковий момент часу Vпі визначається з умов

Vні = Vн0і, Vгн = Vгн0,

де Vн0і, Vгн0 - індивідуальна і групова норми швидкостей руху за t=0.

Кінцева суспільно необхідна швидкість руху визначається з умови

I

за t=tз Vні = Vнсі, Vзг = Vгн = SVнсidi,

i=1

де di - доля водіїв, які мають функціональну норму швидкості для мотиву свободи дії, що дорівнює Vнсi.

У третьому розділі наведені результати дослідження закономірностей еволюції системи ЛАСР та наведено оцінки параметрів моделі прогнозування. Історичний аналіз динаміки конструктивних швидкостей руху рекордно-гоночних автомобілів, серійних легкових та вантажних автомобілів, розрахункових швидкостей руху, використовуваних для проектування дорог, показав, що у процесі еволюції система ЛАСР проходить три етапи. Кожний етап включає по три періоди замкненого (в організаційному відношенні) і розімкненого станів. У розімкненому стані змінюється максимальна ентропія системи за рахунок приєднання до своєї структури елементів навколишнього середовища. Такому стану відповідають періоди стабілізації конструктивних швидкостей. В замкненому (закритому) стані максимальна ентропія системи зостається незмінною. Еволюція системи у ньому йде за рахунок формування детермінізму відношень між її компонентами. Такому стану системи відповідають періоди стійкого зростання швидкостей руху.

Тривалість періодів замкненого стану в межах кожного етапу еволюції системи зменшується, а розімкненого збільшується в відповідності до арифметичної прогресії.

Тn+1=Тn/2,

tm+1=2tm, (13)

де Т - тривалість періоду замкненого стану;

t - тривалість періоду розімкненого стану;

n, m - номери періодів замкненого і розімкненого станів на даному етапі еволюції системи.

Аналогічно змінюються перші періоди замкненого стану системи при переході від етапу до етапу

Tk+1(1) = Tk(1)/2, (14)

де k - номер циклу еволюції;

(1) - індекс першого періоду в етапі.

Перші періоди розімкненого стану системи при переході від етапу до етапу еволюції також зменшуються

tk+1(1) = tk(1)/2. (15)

Коефіцієнт приросту конструктивних швидкостей руху серійних автомобілів зменшується при переході до послідовних періодів замкненого стану на кожному етапі еволюції системи ЛАСР у відповідності до формул

1-й етап

Kк = 6 - 3,321425(n-1) + 0,5357195(n-1)2,

2-й етап(16)

Kк = 3 - 2,125213(n-1) + 0,6251012(n-1)2,

3-й етап

Kк = 1,5 - 0,3125076(n-1) + 0,06250393(n-1)2,

де Kk= Vпk /V0k;

V0k, Vпk - конструктивні швидкості на початку і в кінці періоду замкненого стану.

Коефіцієнт приросту конструктивної швидкості в періоди розімкненого стану системи ЛАСР зростає у відповідності до формули

Kк = 1 + 0,0075 m,

Ця закономірність зберігається на всіх етапах еволюції системи ЛАСР.

Емпірічний зв`язок коефіцієнта прирощення розрахункової швидкості з номером замкненого періоду на даному етапі еволюції системи подаєтья в такому вигляді

Kк = 1,5 - 0,3125076(n-1) + 0,06250393(n-1)2.(17)

Через те що нормативи на будівництво автомобільних дорог вводяться декретивно, то в період їх дії розрахункові швидкості не змінюються. Відповідно, в період розімкненого стану системи ЛАСР коефіцієнт приросту розрахункових швидкостей не змінюється і дорівнює одиниці.

Кількісні оцінки лагів стану та коефіцієнтів приросту конструктивних швидкостей руху автомобілів наведені у табл. 1.

Дослідженнями доведено, що середньозважені конструктивні швидкості серійних легкових автомобілів приймаються за розрахункові при проектуванні автомобільних дорог.

У кожному періоді замкненого стану системи ЛАСР кінцева швидкість, з якою прагне рухатися водій, дорівнює 2/3 від кінцевої конструктивної швидкості руху автомобіля.

Таблиця 1

Характеристики динамічних рядів конструктивних швидкостей руху автомобілів на різних етапах еволюції системи ЛАСР

Номер етапу	Стан системи	Період стану, роки	Лаг стану, років	Коефіцієнт при-росту швидкості
I	замкнений	1725-1773	48	6,0
	розімкнений	1773-1785	12	1,0075
	замкнений	1785-1809	24	3,0
	розімкнений	1809-1833	24	1,015
	замкнений	1833-1845	12	1,5
	розімкнений	1845-1893	48	1,0225
з урахуванням збоїв ритму	розімкнений	1917-1929	6	1,0075
	замкнений	1929-1941	12	1,5
	розімкнений	1941-1960	12	1,015
	замкнений	1960-1966	6	1,25
	розімкнений	1966-1990	24	1,0225
III	замкнений	1990-2002	12	1,5
	розімкнений	2002-2005	3	1,0075
	замкнений	2005-2011	6	1,25
	розімкнений	2011-2017	6	1,015
	замкнений	2017-2020	3	1,125
	розімкнений	2020-2032	12	1,0225

У третьому розділі дисертації визначається адекватність моделі еволюції системи ЛАСР. Встановлено, що вагові коефіцієнти у формулах (7) знаходяться у співвідношеннях, за яких провідний компонент в еволюції системи ЛАСР має 2/3 впливовості. Виходячи з цих міркувань, розрахунок вірогідностей P(t) за формулами (8) виконувався за такими значеннями коефіцієнтів моделі:

KА(1) = 0,6666; KД(1) = 0,1666; KС(1) = 0,1666;

Kл(2) = 0,1666; KД(2) = 0,6666; KС(2) = 0,1666;

Kл(3) = 0,6666; KА(3) = 0,1666; KС(3) = 0,1666;

l = - 0,1667453; a = -1,4166274; b = 0,4330125;

M0 = 1,000031; N0 = 1,000204;

M1 = -0,5004186; N1 = -0,499944;

M2 = 0,866039; N2 = 0,8660816.

Довільні сталі математичної моделі еволюції системи ЛАСР наведені у табл.2.

Таблиця 2

Довільні сталі математичної моделі

Позначення довільних	Тривалість періоду замкненого стану, кількість років
сталих	3	6	12	24	48
C0	-2,559036	-1,55717015	-1,156256	-1,018542	-1,00025598
C1	-0,000080	-0,00007848	-0,00007831	-0,00007839	-0,0000781
C2	0,58112611	0,5773139	0,577403	0,5774028	0,577403

Достовірність відмінностей між емпіричними та теоретичними значеннями вірогідностей, які розглядаються, оцінювалась за методом парних порівнянь за допомогою t-критерію Стьюдента для рівня значущості P=0,05, табл.3.

Таблиця3

Оцінка достовірності відмінностей емпіричних та теоретичних значень вірогідностей переходу системи з фактичного у заданий стан

Період замкненого стану, роки	Число ступенів свободи	Розрахункове значення t-критерію	Табличне зна-чення t-крите-рію для P=0,05	Достовірність відмінності
1893-1917	23	0,9414084	2,069	недостовірно
1929-1941	11	0,5883815	2,201	недостовірно
1960-1966	5	0,0396013	2,571	недостовірно

Дані табл.3 свідчать про те, що формули (8) можуть розглядатися як теоретичне представлення досвіду.

Все вищевикладене дозволило дати приклад довгострокового прогнозу конструктивних та розрахункових швидкостей руху, рис.1,2.

Для оцінки меж розтрубу прогнозу використовувалась формула Є.М.Четиркіна

et прогн = et[(N+1)/N + 3(N + 2T - 1)2/{N(N2 - 1)}]1/2,(18)

де N - число перетинів зв`язку V = f(t) в попередніх спостереженнях, які враховані при розрахункові ;

T - величина періоду упередження, що оцінюється числом перетинів зв`язку V = f(t) у передбачуваному періоді;

- середнє значення випадкової компоненти процесу з наявної вибірки перетинів зв`язку V = f(t);

et прогн - половина інтервалу довіри розкиду середнього результату для періоду прогнозу.

Верхня межа коридору довіри може розглядатися як оптимістичний прогноз швидкості, а нижня - як песимістичний.

Четвертий розділ дисертації присвячено пропозиціям щодо практичного використання результатів дослідження. Виконані дослідження дозволили запропонувати методики довгострокового прогнозування: конструктивних швидкостей руху серійних автомобілів; розрахункових швидкостей руху для проектування автомобільних дорог; фактичних швидкостей руху розрахункового автомобіля; середньої швидкості руху транспортного потоку; суспільно необхідної швидкості. Також розроблено алгоритм і текст програми для ПЕОМ по розрахунках вірогідностей переходу компонентів системи ЛАСР з фактичного у заданий стан.



Загальні висновки за результатами дослідження

Виконані теоретичні та експериментальні дослідження дозволили зробити такі висновки:

1. На основі аналізу історії розвитку автомобільного транспорту обгрунтована схема квантування часу існування системи ЛАСР. Визначені етапи та періоди розвитку її компонентів, встановлено лаги станів і тренди еволюції системи ЛАСР у замкненому стані, надано оцінку коефіцієнтів руху серійних автомобілів на різних етапах еволюції. Доведено наявність взаємозв`язку між швидкостями руху рекордно-гоночних, серійних автомобілів та розрахунковою швидкістю, використовуваною для проектування доріг.

2. Вперше у практиці обгрунтування розрахункових характеристик автомобільних доріг застосовано метод еволюційно-вірогіднісного моделювання, що дозволяє врахувати якісні зміни транспортної системи в періоді часу, який прогнозується.

3. Запропоновано методики, алгоритми і тексти програм для ПЕОМ по довгостроковому прогнозуванню: конструктивних швидкостей руху серійних автомобілів; розрахункових швидкостей руху для розробки нових нормативів та техніко-економічних розрахунків при проектуванні автомобільних доріг і транспортних коридорів України; фактичних швидкостей руху розрахункового автомобіля; середньої швидкості руху транспортного потоку; суспільно необхідної швидкості.

4. Надано довгостроковий прогноз конструктивних швидкостей руху легкових та вантажних автомобілів, розрахункових швидкостей руху для проектування автомобільних дорог, фактичних швидкостей руху розрахункового автомобіля. Встановлено інтервали довіри розкиду середніх значень величин, що прогнозуються, побудовані розтруби прогнозу.



Основні положення дисертації викладені у таких роботах

Гаврилов Э.В., Дацко (Ярещенко) Н.В. Модель эволюции системы “Человек-автомобиль-среда”// Вест. ХГАДТУ.-Харьков: Изд-во ХГАДТУ.-1995.-Вып. 1.- С.27-30.

Дацко (Ярещенко) Н.В., Линник И.Э. Общественно необходимая скорость движения// Вест. ХГАДТУ.-Харьков: Изд-во ХГАДТУ.-1997.-Вып. 6.- С.29-30.

Гаврилов Э.В., Дацко (Ярещенко) Н.В. Долгосрочный прогноз скоростей движения// Вест. ХГАДТУ.-Харьков: Изд-во ХГАДТУ.-1999.-Вып. 9.- С.30-33.

Дацко (Ярещенко) Н.В. Модель еволюції системи “Наука - сфера вживання - предметний світ” // Шляхи підвищення ефективності дорожнього господарства України в нових умовах господарювання: Тези доп.-Київ: Вид-во КАДІ.- 1994.- С.139.

Гаврилов Э.В., Школяренко И.А., Дацко(Ярещенко) Н.В. Прогнозирование общественно необходимых скоростей движения на автомобильных дорогах // Проблемы развития автотранстпорта и транзитных коммуникаций в Центрально - Азиатском регионе: Сб. тр. междунар. науч.-техн. конф.- Ташкент.- 1996.

Гаврилов Э.В., Дацко (Ярещенко) Н.В. Модель прогнозирования скоростей движения на автомобильных дорогах // Эргономика на автомобильном транспорте: Сб. тр. междунар. науч. конф.- Харьков : Изд-во ХГАДТУ.- 1997.- С.31-33.



анотації

довгостроковий швидкість рух автомобіль

Ярещенко Н.В. Довгострокове прогнозування швидкостей руху на автомобільних дорогах.- Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.22.11. автомобільні шляхи та аеродроми.- Харківський державний автомобільно-дорожній технічний університет, Харків, 1999.

Дисертацію присвячено питанням довгострокового прогнозування швидкостей руху та математичного моделювання системи “людина - автомобіль - середовище руху” у процесі еволюції.

У дисертації пропонується модель еволюції системи на організаційному рівні, що дозволяє використовувати інформаційну мову моделювання. Надано якісну оцінку системи “людина - автомобіль - середовище руху”. Коли система є закритою, розвиток її компонентів пролягає в напрямку через дійсний стан до норми. Норма - це стан функціонального оптимуму. При нормі настає динамічна рівновага, яку описує система рівнянь. Використовуючи розв`язок рівнянь динамічної рівноваги, можливо оцінити перспективну швидкість руху.

В роботі описується прогнозування конструктивних, розрахункових, функціональних норм швидкостей руху, суспільно-необхідної швидкості руху. Розроблено прогноз цих швидкостей до 2032 року.

Ключові слова: прогнозування, швидкість руху, автомобільні дороги, математична модель, еволюція, автомобіль, система.

Ярещенко Н.В. Долгосрочное прогнозирование скоростей движения на автомобильных дорогах.- Рукопись.

Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.22.11 - Автомобильные дороги и аэродромы.- Харьковский государственный автомобильно- дорожный технический университет, Харьков, 1999.

Диссертация посвящена вопросам долгосрочного прогнозирования скоростей движения на автомобильных дорогах.

В данной работе предлагается моделировать эволюцию системы “человек-автомобиль-среда движения” на организационном уровне, что позволяет использовать для описания модели язык теории информации.

Был применен метод эволюционно-вероятностного моделирования, основанный на учете качественных изменений транспортной системы. Показано, что в процессе эволюции система периодически проходит циклы замкнутых и разомкнутых результативных процессов.

Для количественной оценки организации рассматриваемой системы “человек-автомобиль-среда движения” в замкнутом состоянии предлагается использовать закон сохранения энтропии.

В замкнутом состоянии эволюция состояния компоненов системы будет развиваться в направлении перехода от фактической организации к нормальной. Под нормой понимается организация, которая наиболее адекватна среде и соответствует задачам функционирования компонентов системы “человек-автомобиль-среда движения”. Норма - это состояние функционального оптимума. При достижении нормы в процессе эволюции возникает состяние динамического равновесия, которое описывается системой уравнений. Используя решение уравнений динамического равновесия, можно оценить перспективную скорость движения. Параметрами модели прогнозирования скоростей движения на автомобильных дорогах являются начальная и конечная скорости. Начальная скорость движения для отдельного автомобиля определяется через индивидуальную норму скорости в дорожных условиях, соответствующих начальному времени эволюции системы “человек-автомобиль-среда движения”.

В процессе эволюции автомобильной дороги индивидуальная норма скорости движения стремится к функциональной норме мотива свободы действий водителя. Параметры модели прогнозирования скоростей движения позволили представить эту модель для одиночного автомобиля, для транспортного потока, для сети дорог и общественно необходимой скорости.

В результате были разработаны методики прогнозирования:

- конструктивных скоростей движения серийных автомобилей;

- расчетных скоростей движения для разработки новых нормативов и технико-экономических расчетов при проектировании автомобильных дорог и транспортных коридоров Украины;

- нормальных (для человека, управляющего автомобилем) фактических скоростей движения;

- общественно необходимой скорости движения каждого водителя в потоке и транспортного потока в целом.

Разработан алгоритм и текст программы для ПЭВМ по расчету координат состояния компонентов системы “Человек-автомобиль-среда движения” в замкнутом состоянии.

Ключевые слова: прогнозирование, скорость движения, автомобильные дороги, математическая модель, эволюция, автомобиль, система.

Yareshchenko N.V. Long-Run forecasting of velocity of traffic on highways.- Manuscript.

Thesis for the candidat's degree by speciality - 05.22.11 - highways and airports.- The Kharkiv State Automobile & Highway Technical University, Kharkiv, 1999.

The dissertation describes the necessity of the prognosis and mathematical model of system “man-automobile-outer world” evolution is suggested.

This dissertation suggests to model the evolution system at the organizational stage that allows to use the language the models. Fo give a qualitative estimation of system “man-automobile-outer world” when they are “closed” it is offered to use the law of preservation of entropy.

When an system “man-automobile-outer world” is closed, evolution of the state of system components will be developing in the direction of transition from actual organization towards normal one. Here “Norm” means the most adequate organization to the surrounding and organization corresponding to the solution of tasks for system components functioning. Norm is situation of functional optimum. Norm being reached statistic equilibrium is formed.

The work describes the prognostication of social necessary velocity of the system “man-automobile-outer world”.

Key words: forecasting, velocity of trafic, highways, mathematical model, evolution, automobile, system.

Размещено на Allbest.ru