Юнг Анастасия Алексеевна – канд. техн. наук, аспирант кафедры «Эксплуатация и организация движения автотранспорта»
308012, г. Белгород, ул. Костюкова, 46
Jung Anastasia A. – Cand. of Sci. (Engineering), PhD student, Department of Automotive Transport Operation and Organization
46 Kostiukova Street, Belgorod, 308012
Шевцова Анастасия Геннадьевна – д-р техн, наук, директор института дополнительного образования и профессионального обучения «Высшая технологическая школа»
308012, г. Белгород, ул. Костюкова, 46
Shevtsova Anastasia G. – Dr. of Sci. (Engineering), Director of the Institute of Continuing Education and Professional Training “Higher Technological School”
46 Kostyukova Street, Belgorod, 308012
Полещенко Дмитрий Александрович – канд. техн. наук, доц., декан факультета «Автоматизация и информационные технологии»
309516, г. Старый Оскол, микрорайон им. Макаренко, 42
Poleshchenko Dmitry A. – Cand. of Sci. (Engineering), Associate Professor, Dean of the Faculty of Automation and Information Technologies
42 Makarenko Microdistrict, Stary Oskol, 309516
Цыганков Юрий Александрович – канд. техн. наук, и.о. заведующего кафедрой «Автоматизированные и информационные системы управления»
309516, г. Старый Оскол, микрорайон им. Макаренко, 42
Tsygankov Yury A. – Cand. of Sci. (Engineering), Head of the Department of Automated and Information Management Systems
42 Makarenko Microdistrict, Stary Oskol, 309516
Введение. На сегодняшний день на улично-дорожной сети (УДС) крупных городов и административных центров появился новый быстроразвивающийся вид транспорта, а именно средства индивидуальной мобильности (СИМ). Существует большое количество положительных факторов использования данных средств, таких как экологичность, маневренность, экономичность, социальная дистанцированность, гибкость маршрута и т.д. Однако из-за отсутствия адаптированной инфраструктуры для их передвижения можно наблюдать стремительный рост дорожно-транспортных происшествий (ДТП) с их участием. Для снижения количества ДТП в рамках исследования предлагается разработать математическую модель для оценки вероятности наступления аварийного события на каждом из выделенных типов объектов.Материалы и методы. В данной статье представлены результаты математического моделирования, основанного на анализе аварийности объектов на городской улично-дорожной сети. Для достижения результатов были применены эмпирический анализ официальной статистики количества дорожно-транспортных происшествий с участием СИМ, классификационный подход, вероятностное моделирование и регрессионный прогноз. В исследовании в качестве материалов выступали данные по числу ДТП с участием СИМ на отдельных объектах улично-дорожной сети. Основной акцент сделан на количественном описании и предсказании аварийности с участием СИМ в смешанной городской среде, особенно в зонах, не предназначенных изначально для транспортных средств.Результаты. Получена математическая модель оценки аварийности объектов городской УДС с учетом нового вида транспорта – средства индивидуальной мобильности. Адекватность и предсказательная надёжность построенных моделей подтверждаются значениями коэффициента детерминации , находящимися в пределах от 0,64 до 0,92.Обсуждение и заключение. Использование данной модели позволяет не только оценить текущий уровень аварийности на объектах УДС, но и выявить тенденции её изменения во времени. Благодаря высокой достоверности аппроксимации, модель обеспечивает надёжный прогноз количества числа ДТП с участием СИМ на различных объектах УДС.
Introduction. Nowadays, personal mobility devices (PMDs), a new and rapidly developing mode of transport, are increasingly integrated into the urban road network (URN) of large cities and administrative centers. Numerous advantages are associated with this practice, including environmental friendliness, maneuverability, cost-effectiveness, social distancing, route flexibility, etc. However, due to the lack of infrastructure adapted for PMD movement, a sharp increase in road traffic accidents (RTAs) involving PMDs has been observed. To mitigate this negative effect, a mathematical model for assessing the probability of accident occurrence at each identified type of road network objects has been proposed in this research.Materials and Methods. This article presents the results of mathematical modeling based on the analysis of accident rates at various objects within an urban road network. To achieve these results, the following approaches were employed: empirical analysis of official statistics on RTAs involving PMDs, a classification approach, probabilistic modeling, and regression forecasting. The primary data used in the study included the number of RTAs involving PMDs and recorded at selected URN objects. Particular emphasis was placed on quantitative description and prediction of PMD-related accident rates in mixed urban environments, especially in areas originally not designed for vehicular traffic.Results. A mathematical model for evaluating accident risk at urban URN objects, accounting for the new transport mode – personal mobility devices – has been developed. The adequacy and predictive reliability of the constructed models are confirmed by coefficients of determination (R²) ranging from 0.64 to 0.92. Discussion and Conclusion. The proposed model enables not only assessments of the current accident risk at URN objects but also the identification of temporal trends in its evolution. Thanks to the high accuracy of approximation, the model provides a reliable forecast for the expected number of PMD-involved RTAs at different types of URN objects.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.