Особенности методов оценки перспективной интенсивности движения при проектировании платных автодорог

При разработке проектов строительства новых дорог одной из главных характеристик, определяющих основные параметры дороги, является перспективная интенсивность движения. Именно от перспективной интенсивности зависят расчётная скорость; конструкция дорожной одежды; общее число полос движения; ширина полос движения и обочин; продольный уклон; радиус кривых в плане; поперечный уклон; радиус выпуклых и вогнутых кривых в продольном профиле; ширина разделительной полосы; схема пересечения и примыкания с другими дорогами.

Существующие методы прогнозирования интенсивности движения для платных автомагистралей также имеют детерминированный характер и не могут служить оценке диапазона значений для перечисленных показателей.

В связи с этим целью исследования является выявление особенностей, достоинств и недостатков существующих методов оценки перспективной интенсивности движения для платных автомагистралей.

В процессе исследования рассмотрены как традиционные, классические методики (экстраполяция, исторический анализ, аппроксимация), так и перспективные инновационные подходы, базирующиеся на теории нечёткой логики и нейросетевом моделировании.

1. Андреюк В С, Агеева О А К вопросу об организации проезда по платным дорогам Анализ мирового опыта и российской практики и факторы повышения эффективности // Евразийский юридический журнал. − 2018 − № 4 (119) − С 367−368 [Электронный ресурс]: https://elibrary.ru/item.asp?id=34858461 Доступ 27 08 2021

2. Suwarto, F, Kurnianto, Y F, Setiabudi, B., Sholeh, M N Toll road maintenance towards minimum service standard IOP conference series Earth and environmental science, 2021, Vol 700, 012058 DOI: 10 .1088/1755-1315/700/1/012058 .

3. Борисов А. И., Андреев Д. В. Проблемы эффективности платных дорог // Финансовая экономика. − 2018 − № 7 − С 2160−2162 [Электронный ресурс]: https://elibrary.ru/item.asp?id=36828855 Доступ 27 .08 .2021.

4. Брызгалов В. И., Карпушко М . О. Особенности платных дорог для автомобильного транспорта на основе анализа российского и мирового опыта // Транспортные и транспортно-технологические системы. Материалы Международной научно-техн конференции − 2020 − С. 58−61. [Электронный ресурс]: https://elibrary.ru/item.asp?id=44183389&pff=1. Доступ 27 .08 .2021.

5. Andani, I. G. Ayu, Puello, L., Geurs, K. Т. Effects of toll road construction on local road projects in Indonesia. Journal of Transport and Land Use, 2019, Vol. 12, Nо . 1, pp 179−199. DOI: 10 .5198/jtlu.2019.1258.

6. Карпушко М. О., Бартоломей И. Л. Перспективы развития многофункциональных дорожных зон на территории Пермского края // Транспорт Транспортные сооружения Экология − 2017 − № 3 − С. 77−93 [Электронный ресурс]: https://elibrary.ru/item .asp?id=30103539. Доступ 27 .08 .2021.

7. Андреюк В С Особенности системы бюджетного планирования и контроля исполнения бюджетов в сфере эксплуатации платных автомобильных дорог // Успехи современной науки. − 2016. – Т. 1. − № 8. − С. 51−54. [Электронный ресурс]: https://elibrary.ru/item.asp?id=26644536. Доступ 27 .08 .2021.

8. Suseno, Yu. H., Wibowo, M. A., Setiadji, B. H. Risk Analysis of BOT Scheme on Post-construction Toll Road. Procedia Engineering, 2015, Vol . 125, pp. 117−123. DOI: 10 .1016/j .proeng .2015 .11 .018 .

9. Setiawan, D., Milyardi, R ., Ing, T ., Rizkiana, C . Risk Allocation Model For Cisumdawu Toll Road Projects . IOP conference series. Materials science and engineering, 2021, Vol 1071, 012008 DOI: 10 1088/1757-899X/1071/1/012008

10. Панкратова А В, Ермилов А С Анализ методик повышения эффективности назначения перспективной интенсивности движения при проектировании автомобильных дорог // Техническое регулирование в транспортном строительстве. − 2018. − № 1 (27) . − С. 30−32. [Электронный ресурс]: https://elibrary.ru/item.asp?id=32497131 . Доступ 27 .08 .2021 .

11. Halás, M, Kraft, S Modeling and Prediction of Long-Distance Traffic Flows Through the Example of Road Transport in the Czech Republic Scottish geographical journal, 2016, Vol 132, Iss 1, pp 103−117 DOI: 10 .1080/14702541 .2015 .1084029 .

12. Nguyen, Tin T., Krishnakumari, P., Calvert, S. C., Vu, Hai L., Lint van, H . Feature extraction and clustering analysis of highway congestion Transportation research Part C Emerging technologies, 2019, Vol. 100, pp. 238−258 DOI: 10.1016/j .trc .2019 .01 .017.

13. Zhao, L, Bi, Z, Lin, M, Hawbani, A , Shi, J ., Guan, Y An Intelligent Fuzzy-based Routing Scheme for Software-Defined Vehicular Networks Computer Networks, 2021, Vol 187, 107837 DOI : 10.1016/j.comnet2021 107837

14. Ma, D, Sheng, B, Ma, X, Jin, S Fuzzy hybrid framework with dynamic weights for short‐term traffic flow prediction by mining spatio‐temporal correlations IET intelligent transport systems, 2020, Vol 14, Iss 2, pp 73−81 DOI: 10 .1049/iet-its .2019 .0287.

15. Alkheder, Sh ., AlRukaibi, F . Enhancing pedestrian safety, walkability and traffic flow with fuzzy logic. Science of the total environment, 2020, Vol 701, 134454 DOI: 10 .1016/j .scitotenv .2019 .134454 .