Journal influence
Bookmark
Next issue
Neural models of heterogeneous spatial coordinated data
The article was published in issue no. № 3, 2012 [ pp. 55-58 ]Abstract:Vehicle park grows much faster than the road construction work pace and it creates the need for use of intellectual transportation system in order to increase management efficiency of transportation infrastructure in the urban area. Intellectual transportation systems are required that can embrace heterogeneous array data and use neural and geoinformational technologies with information support and high performance of the management system. Performance means reduction of crush rate and increase of traffic handling capacity concerning transportation network. Transportation infrastructure presents a complex system of interacting units involved in transportation system, technical facilities involved in traffic control and traffic stream itself. Analytical geoinformational subsystems integrate spatial coordinated data and methods that help to search information related to geographic nature, properties and relations between objects. Search of hidden consistent patterns in spatial coordinated data uses certain property of neural networks, which approximates any parameter with given accuracy. Transportation infrastructure ontology contains substance groups with close context dependent semantic links. Each ontology group is provided with data pre-processing technique that transform different input data array into output form which can provide task solution using neural networks. Given optimum multilayer perception architecture helps to solve any task. It shows sufficiency of one hidden layer and designed technique is provided for discovering of optimal number of neural elements in the hidden layer based on complex usage of external criteria and mean square deviation values of dependent parameters. The technique implementing construction of double multi-row neural network with active neural elements provides construction of nonlinear structure for multivariable regression model.
Аннотация:Объектом управления в интеллектуальной транспортной системе является транспортный поток, обладающий стохастичностью поведения, нестационарностью, временными колебаниями характеристик. Для непрерывного потока выделяются такие режимы движения: свободный поток, групповое движение и насыщенный поток. Свободный поток имеет малую интенсивность движения. При групповом появляются взаимные помехи движению, режим движения неустойчив, небольшое увеличение групп в потоке может привести к уменьшению скорости и интенсивности движения – к насыщенному потоку. При изменении плотности до критической (плотности в условиях затора) интенсивность уменьшается от пропускной способности до нуля. В области критической плотности может существовать точка разрыва функции V=f(k), что приводит к скачкообразному изменению скорости движения. Незначительное увеличение интенсивности потока может привести к ситуации, когда очередь автомобилей не умещается на перегоне и скапливается в зоне перекрестка. Неустойчивость транспортного потока в области пропускной способности и распространение возмущений в потоке приводят к разрывам в значениях его характеристик, флуктуация количества транспортных средств – к неустойчивости процесса движения в зоне пропускной способности и возникновению точки бифуркации. Выбрана теория катастроф, переход от моделей которой к моделям дорожного движения состоит в изучении потерь устойчивости, определении факторов, влияющих на скачкообразное изменение параметров, в интерпретации параметров катастрофы, построении и исследовании модели. Задача распознавания, предсказания и ликвидации предзаторной ситуации, предотвращения затора актуальна в управлении транспортными потоками.
Authors: T.I. Mikheeva (mikheevati@its-spc.ru) - Samara National Research University (Professor), Samara, Russia, Ph.D, (mikheevati@its-spc.ru) - , S.V. Mikheev (mikheevati@its-spc.ru) - Samara National Research University (Associate Professor), Samara, Russia, Ph.D | |
Keywords: multi-layer perceptron self-organization, intelligent transport systems, heterogeneous spatial-coordinated data, neural network, urban area, transport infrastructure |
|
Page views: 9531 |
Print version Full issue in PDF (7.64Mb) Download the cover in PDF (1.33Мб) |
Активный рост автомобильного парка России, значительно опережающий темпы дорожного строительства, обусловил выбор интеллектуальных транспортных систем (ИТС) в качестве одной из технологических платформ для повышения эффективности управления транспортной инфраструктурой урбанизированной территории. Тре- буется создание принципиально новых инте- грированных подсистем ИТС, одновременно ох- ватывающих массивы разнородных данных и использующих современные нейросетевые и геоинформационные технологии для обеспечения информационной поддержки процесса управления. Данное направление предполагает создание систем автоматизированного управления транспортной инфраструктурой, что требует решения целого круга научных и технических задач. Объектом исследования является интегрированная с ИТС система управления транспортной инфраструктурой урбанизированной территории на основе методов нахождения зависимости между разнородными пространственно-координированными и атрибутивными данными. Построенные и используемые в системе нейросетевые модели зависимости позволят эффективнее решать задачи планирования управляющих воздействий на транспортную инфраструктуру, что благотворно скажется на характеристиках транспортного потока и повысит безопасность улично-дорожной сети (УДС). Под эффективностью понимаются снижение аварийности и повышение пропускной способности УДС урбанизированной территории. Для достижения этих целей необходимо разработать метод совместного описания разнотипной (пространственно-координированной, атрибутивной) информации об объектах транспортной инфраструктуры с использованием геоинформационных технологий, а также разработать методы анализа характеристик пространственно-координированных объектов для управления объектами транспортной инфраструктуры (рис. 1). Транспортная инфраструктура – это сложная система взаимодействующих объектов УДС, технических средств организации дорожного движения и транспортного потока (ТП). Задача управления движением ТП на УДС решается путем расстановки на УДС технических средств организации дорожного движения: дорожных знаков, светофоров, разметки. Построение прогноза динамики возникновения событий на УДС с одновременным учетом многих факторов имеет значительный социально-экономический эффект. При этом важным моментом является повышение эффективности принимаемых решений. Результатом принимаемых решений должно быть снижение аварийности или увеличение пропускной способности участка УДС. Эффективным инструментом для работы с географическими данными, в частности, с объектами транспортной инфраструктуры, являются геоинформационные системы (ГИС). Аналитические подсистемы ГИС интегрируют пространственно-координированные данные и методы извлечения знаний о географических сущностях, свойствах объектов и связях. Они позволяют автоматически пополнять данные, изучать проблему в динамике, моделировать различные варианты решения задачи для выбора оптимального. Анализ существующих пространственных аналитических систем показал недостаточное присутствие в них методов искусственного интеллекта, позволяющих решать задачи большой размерности при помощи моделирования естественных процессов мышления. При поиске скрытых закономерностей в пространственно-координированных данных может использоваться одно из основных свойств нейронных сетей – возможность аппроксимировать любую характеристику с заданной точностью. На качество обработки информации существенное влияние оказывает структура нейронной сети, подбор которой – нетривиальная задача, вследствие чего перспективными являются механизмы самоорганизации нейронных сетей. Транспортная инфраструктура рассматривается в онтологическом базисе, содержащем три элемента Математическая модель транспортной инфраструктуры представляется в виде В рамках макроскопического подхода ТП В онтологии транспортной инфраструктуры выделены группы сущностей с тесными контекстно зависимыми семантическими связями: - для пространственно-временного анализа интенсивности группа с интенсивностью ТП I; - для пространственного анализа интенсивности группа с интенсивностью ТП I, дорожными объектами - для пространственного анализа аварийности построена группа сущностей, включающая инциденты Для каждой группы онтологий разработаны методы предварительной обработки данных, приводящие массив исходных данных в форму, оптимальную для решения поставленной задачи с использованием нейронных сетей. Аналитические методы исследования пространственно-координированных объектов. Нахождение зависимостей между разнотипными параметрами объектов осуществляется с помощью аппарата нейронных сетей. В частности, аппроксимативный анализ проведен с помощью многослойного персептрона. Для решения каждой из поставленных задач определена оптимальная архитектура многослойного персептрона. Показана достаточность одного скрытого слоя и разработана методика нахождения оптимального числа нейронов в скрытом слое на основе комплексного использования внешних критериев и среднеквадратического отклонения значений зависимых параметров. Процесс самоорганизации в нейронных сетях с эволюционирующей архитектурой является внешним по отношению к нейронной сети. Иной подход самоорганизации используется в нейронных сетях с активными нейронами, здесь алгоритм самоорганизации выполняется самими нейронами. Метод, реализующий процесс построения дважды многорядной нейронной сети с активными нейронами, позволяет синтезировать нелинейную структуру многопараметрической регрессионной модели. Модель, скрытая в зашумленных данных, синтезируется с помощью внешних критериев, основанных на данных, не применяемых при построении модели. В работе используется комбинация наиболее часто применяемых критериев регулярности и согласованности: Комбинированный критерий K2 позволяет добиться большей точности моделирования, исключить влияние шума и вычисляется следующим образом: Эмпирическим путем вычислены значения коэффициента b для каждой из поставленных задач управления транспортной инфраструктурой. Для задачи пространственно-временного анализа интенсивности ТП критерий регулярности играет большую роль, коэффициент b выбран на уровне 0,7. Для задач пространственного анализа интенсивности и аварийности коэффициент b=0,5, поскольку согласованность в данном случае имеет не менее важное значение, чем регулярность. Примечание: а) УДС в) инциденты Рис. 1. Совместное описание разнотипных геообъектов
Для решения задачи пространственно-временного анализа интенсивности ТП предлагается схема конечно-разностного шаблона, соединяющая значения интенсивностей Литература 1. Проблемы информационного обеспечения систем анализа состояния природно-технических объектов на основе математико-геоинформационного моделирования / В.Е. Гвоздев, Б.Г. Ильясов, С.В. Павлов [и др.] // Проблемы управления и моделирования в сложных системах. Самара: ИПУСС РАН, 2000. С. 323–326. 2. Михеева Т.И. Построение математических моделей объектов улично-дорожной сети города с использованием геоинформационных технологий // Информационные технологии, 2006. № 1. С. 69–75. 3. Григорьев Д.А. Инструментальные средства для нейросетевого моделирования и управления транспортными потоками на перекрестках: Автореф. дисс. ... канд. тех. наук. Уфа, 2004. 16 с. 4. Михеева Т.И., Михеев С.В. Интеграция возможностей ГИС и САПР в интеллектуальной транспортной системе // Нелинейный мир: тез. докл. 10-й междисциплин. науч. конф. Н. Новгород: Изд-во ННГУ, 2005. С. 96. 5. Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход. СПб: AIMA, 2005. 1424 с. 6. Михеева Т.И., Сапрыкин О.Н. Идентификация зависимостей в пространственно-распределенных данных с использованием нейросетевых технологий // Вестн. СамГТУ: Технические науки. Самара: СамГТУ, 2007. № 1 (19). С. 40–47. |
Permanent link: http://swsys.ru/index.php?id=3214&lang=en&page=article |
Print version Full issue in PDF (7.64Mb) Download the cover in PDF (1.33Мб) |
The article was published in issue no. № 3, 2012 [ pp. 55-58 ] |
Perhaps, you might be interested in the following articles of similar topics:
- Системный анализ объектов транспортной инфраструктуры в геоинформационной среде
- Вероятность ошибочных идентификаций в транспортных системах
- Построение модели транспортной инфраструктуры на основе пространственно-спектральной аэрокосмической информации
- Сетецентрическое управление на основе микро- и макромоделей транспортных потоков
Back to the list of articles