Аналітичні дослідження мультифрактально-інваріантних ознак автотранспортних потоків

Автор(и)

  • Oleh Skydan Житомирський національний агроекологічний університет бул. Старий, 7, м. Житомир, Україна, 10008, Україна https://orcid.org/0000-0003-4673-9620
  • Bogdan Sheludchenko Науково-інноваційний інститут інженерії агропромислового виробництва та енергоефективності бул. Старий, 7, м. Житомир, Україна, 10008, Україна https://orcid.org/0000-0002-8137-0905
  • Savelii Kukharets Житомирський національний агроекологічний університет бул. Старий, 7, м. Житомир, Україна, 10008, Україна https://orcid.org/0000-0002-5129-8746
  • Oleksandr Medvedskyi Житомирський національний агроекологічний університет бул. Старий, 7, м. Житомир, Україна, 10008, Україна https://orcid.org/0000-0001-7458-5337
  • Yaroslav Yarosh Житомирський національний агроекологічний університет бул. Старий, 7, м. Житомир, Україна, 10008, Україна https://orcid.org/0000-0001-6590-7058

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2019.170212

Ключові слова:

автотранспортний потік, безпілотний автотранспортний засіб, α-множина Кантора, мультифрактальність, параметр фрагментації

Анотація

Автотранспортний комплекс формується множиною автотранспортних потоків та автодорожньою мережею. Перехід на новий рівень функціонування автотранспортного комплексу вимагає розробки нових методів формалізації колективної взаємодії всіх учасників дорожнього руху. Це пов’язано зі збільшенням частки автономних автотранспортних засобів у сумісному трафіку. Встановлено, що транспортно-технологічна самоорганізація автотранспортних потоків є мультифрактальною структурою. Така структура достатньо достовірно описується регулярними ієрархічними 16О±"> -множинами Кантора стосовно параметра динамічного габариту кожного окремого автотранспортного засобу. Доведено, що основними мультифрактальними ознаками автотранспортних потоків є їх параметр фрагментації та фрактальна розмірність. Наведені ознаки функціонально визначаються інтенсивністю, швидкістю, щільністю трафіка та інтервалом руху автотранспортних засобів. Відповідно, вирізнено три основні режими руху автотранспортних засобів. Відсутність взаємних перешкод між автотранспортними засобами, незначна швидкість та мала інтенсивність трафіку характеризує вільний рух. Цей рух визначає межу колективного та синхронізованого потоків. Колективному руху притаманна вища щільність автотранспортного потоку, а швидкість обмежується можливостями автодороги. Якщо визначального значення набувають показники технічного та експлуатаційного стану автомобільної дороги отримуємо насичений (синхронізований) потік. Аналітичними дослідженнями встановлено логарифмічно-показникову функціональну залежність між параметром фрагментації автотранспортного потоку та фрактальною розмірністю. З’ясовано, що сукупність декількох автотранспортних потоків при багатосмуговій організації трафіків визначає динаміку зміни основних мультифрактальних ознак множини автотранспортних засобів. При цьому, збільшення кількості смуг руху автомобільної дороги призводить до зростання параметра фрагментації та зменшення фрактальної розмірності сукупності автотранспортних потоків. Розглянута можливість створення відповідних навігаційних алгоритмів варіативної оптимізації мультифрактальних ознак автотранспортних потоків. В такому випадку забезпечуються безпечні транспортно-технологічні режими функціонування автотранспортного комплексу. Це ж стосується й умови зростання частки автономних роботизованих безпілотних автотранспортних засобів в складі автотранспортних потоків

Біографії авторів

Oleh Skydan, Житомирський національний агроекологічний університет бул. Старий, 7, м. Житомир, Україна, 10008

Доктор економічних наук, професор

Кафедра інноваційного підприємництва та інвестиційної діяльності

Bogdan Sheludchenko, Науково-інноваційний інститут інженерії агропромислового виробництва та енергоефективності бул. Старий, 7, м. Житомир, Україна, 10008

Кандидат технічних наук, професор

Savelii Kukharets, Житомирський національний агроекологічний університет бул. Старий, 7, м. Житомир, Україна, 10008

Доктор технічних наук, доцент, завідувач кафедри

Кафедра механіки та інженерії агроекосистем

Oleksandr Medvedskyi, Житомирський національний агроекологічний університет бул. Старий, 7, м. Житомир, Україна, 10008

Кандидат технічних наук

Кафедра процесів, машин і обладнання в агроінженерії

Yaroslav Yarosh, Житомирський національний агроекологічний університет бул. Старий, 7, м. Житомир, Україна, 10008

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра процесів, машин і обладнання в агроінженерії

Посилання

  1. Sheludchenko, B. A. (2014). Vstup do konstruiuvannia pryrodno-tekhnohennykh heoekosystem (landshaftno-terytorialnyi aspekt). Kamianets-Podilskyi: Vyd-vo PDATU, 170.
  2. Yang, S., Wu, J., Xu, Y., Yang, T. (2019). Revealing heterogeneous spatiotemporal traffic flow patterns of urban road network via tensor decomposition-based clustering approach. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 526, 120688. doi: https://doi.org/10.1016/j.physa.2019.03.053
  3. Chen, X., He, Z., Wang, J. (2018). Spatial-temporal traffic speed patterns discovery and incomplete data recovery via SVD-combined tensor decomposition. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 86, 59–77. doi: https://doi.org/10.1016/j.trc.2017.10.023
  4. Kawasaki, Y., Hara, Y., Kuwahara, M. (2019). Traffic state estimation on a two-dimensional network by a state-space model. Transportation Research Part C: Emerging Technologies. doi: https://doi.org/10.1016/j.trc.2019.03.016
  5. Balhanov, V. K. (2013). Osnovy fraktal'noy geometrii i fraktal'nogo ischisleniya. Ulan-Ude, 224.
  6. Babkov, V. F. (1980). Landshaftnoe proektirovanie avtomobil'nyh dorog. Moscow: Transport, 189.
  7. Lukanin, V. N., Trofimenko, Yu. V. (2001). Promyshlenno-transportnaya ekologiya. Moscow: Vysshaya shkola, 273.
  8. Sheludchenko, L. S. (2018). Functional characters of the motor vehicle flow. Vehicle and Electronics. Innovative Technologies, 13, 75–79. doi: https://doi.org/10.30977/VEIT.2018.13.0.75
  9. Mohebifard, R., Hajbabaie, A. (2019). Optimal network-level traffic signal control: A benders decomposition-based solution algorithm. Transportation Research Part B: Methodological, 121, 252–274. doi: https://doi.org/10.1016/j.trb.2019.01.012
  10. Li, L., Li, X. (2019). Parsimonious trajectory design of connected automated traffic. Transportation Research Part B: Methodological, 119, 1–21. doi: https://doi.org/10.1016/j.trb.2018.11.006
  11. Zhang, Y., Ioannou, P. A. (2018). Stability analysis and variable speed limit control of a traffic flow model. Transportation Research Part B: Methodological, 118, 31–65. doi: https://doi.org/10.1016/j.trb.2018.10.005
  12. Batista, S. F. A., Leclercq, L., Geroliminis, N. (2019). Estimation of regional trip length distributions for the calibration of the aggregated network traffic models. Transportation Research Part B: Methodological, 122, 192–217. doi: https://doi.org/10.1016/j.trb.2019.02.009
  13. Mariotte, G., Leclercq, L. (2019). Flow exchanges in multi-reservoir systems with spillbacks. Transportation Research Part B: Methodological, 122, 327–349. doi: https://doi.org/10.1016/j.trb.2019.02.014
  14. Mandelbrot, B. B. (1983). The Fractal Geometry of Nature. W. H. Freeman and Company, 468.

##submission.downloads##

Опубліковано

2019-06-12

Як цитувати

Skydan, O., Sheludchenko, B., Kukharets, S., Medvedskyi, O., & Yarosh, Y. (2019). Аналітичні дослідження мультифрактально-інваріантних ознак автотранспортних потоків. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 3(3 (99), 22–29. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2019.170212

Номер

Том 3 № 3 (99) (2019): Процеси управління

Розділ

Процеси управління

Ліцензія

Авторське право (c) 2019 Oleh Skydan, Bogdan Sheludchenko, Savelii Kukharets, Oleksandr Medvedskyi, Yaroslav Yarosh

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.

Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.