Методы анализа и синтеза интеллектуальных транспортных систем, их архитектуры и алгоритмов восстановления работоспособности

В статье рассматриваются методы анализа и синтеза интеллектуальных транспортных систем, их архитектуры и алгоритмы восстановления работоспособности. Подробно описываются методы анализа интеллектуальных транспортных систем. Авторы в данном исследовании рассматривают различные подходы к оценке текущего состояния транспортных систем, включая статистический анализ, моделирование и симуляцию. Особое внимание уделяется методам выявления проблемных областей и потенциальных узких мест в работе интеллектуальных транспортных систем, что позволяет своевременно принимать меры по их устранению и улучшению. Рассмотрены вопросы синтеза интеллектуальных транспортных систем, представлены различные архитектурные решения, которые могут быть применены при разработке и внедрении интеллектуальных транспортных систем. Авторы рассматривают как централизованные, так и децентрализованные архитектуры, анализируя их преимущества и недостатки. Особое внимание уделяется вопросам масштабируемости и адаптивности систем, что позволяет им эффективно функционировать в условиях изменяющихся транспортных потоков и внешних факторов.

1. Ван, Ж. Анализ развития интеллектуальных транспортных систем / Ж. Ван // Наука и инновации - современные концепции : Сборник научных статей по итогам работы Международного научного форума, Москва, 28 декабря 2023 года. – Москва: ООО «Инфинити», 2023. – С. 142-146. – DOI 10.34660/INF.2023.26.61.302. – EDN QCFPFC.

2. Федорченко, А. Г. Структура и функции интеллектуальных транспортных систем / А. Г. Федорченко, Г. Д. Юхненко // Научно-технические аспекты развития автотранспортного комплекса : Материалы Х Международной научно-практической конференции, в рамках 10-го Международного научного форума Донецкой Народной Республики, Горловка, 31 мая 2024 года. – Горловка: Донецкий национальный технический университет, 2024. – С. 469-473. – EDN OFCIJU.

3. Маремуха, А. В. Теоретические аспекты интеллектуальных транспортных систем / А. В. Маремуха // Фундаментальные и прикладные исследования молодых учёных : сборник материалов VII Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых учёных, приуроченной к 110-летию со дня рождения Т.В. Алексеевой, Омск, 20–21 апреля 2023 года. – Омск: Сибирский государственный автомобильно-дорожный университет (СибАДИ), 2023. – С. 196-198. – EDN XEQTXX.

4. Зырянов, В. В. Архитектура интеллектуальных транспортных систем / В. В. Зырянов, А. А. Феофилова : Донской государственный технический университет, 2023. – 76 с. – ISBN 978-5-7890-2121-7. – EDN MUTYWJ.

5. Савин, Г. В. Транспортно-логистическая система цифрового типа: от интеллектуальной транспортной системы до единой экосистемы / Г. В. Савин, В. В. Савина. – Новосибирск : ООО «СибАК», 2022. – 230 с. – ISBN 978-5-6048579-6-0. – EDN DMWJFY.

6. Тюлютаев, О. А. Автоматизированные системы управления общественным транспортом с использованием технологий интеллектуальных транспортных систем / О. А. Тюлютаев // ФУНДАМЕНТАЛЬНЫЕ и ПРИКЛАДНЫЕ исследования в НАУКЕ и ОБРАЗОВАНИИ: сборник статей Международной научно-практической конференции, Новосибирск, 25 января 2020 года. Том Часть 1. – Новосибирск: Общество с ограниченной ответственностью «Аэтерна», 2020. – С. 50-52. – EDN WUADNA.

7. Интеллектуальная система анализа транспортных потоков в автоматизированных системах управления дорожным движением / А. С. Катасев, Р. М. Хусаинов, Н. Г. Талипов, Д. В. Шалаева // Программные продукты и системы. – 2024. – № 1. – С. 69-76. – DOI 10.15827/0236-235X.145.069-076. – EDN ALVWEA.

8. Санжапов, Р. Р. Интеллектуальные транспортные системы / Р. Р. Санжапов, С. В. Ганзин. – Волгоград : Волгоградский государственный технический университет, 2021. – 96 с. – ISBN 978-5-9948-4178-5. – EDN IMROIU.

9. Донсков, Е. А. Репутационно-доверительные модели для интеллектуальных транспортных систем на основе блокчейна / Е. А. Донсков, И. В. Котенко // Информационная безопасность регионов России (ИБРР-2023) : XIII Санкт-Петербургская межрегиональная конференция. Материалы конференции, Санкт-Петербург, 25–27 октября 2023 года. – Санкт-Петербург: Санкт-Петербургское Общество информатики, вычислительной техники, систем связи и управления, 2023. – С. 77-78. – EDN IWBJYN.

10. Старунский, А. В. Применение интеллектуальных транспортных систем для снижения аварийности / А. В. Старунский, Г. К. Рембалович // Инновации в информационных технологиях, машиностроении и автотранспорте : Сборник материалов VII Международной научно-практической конференции, Кемерово, 21–23 ноября 2023 года. – Кемерово: Кузбасский государственный технический университет им. Т.Ф. Горбачева, 2023. – С. 277-280. – EDN JNBIXL.

11. Калашник, Г. Н. Интеллектуальные транспортные системы как способ обеспечения транспортной безопасности на дорогах / Г. Н. Калашник, А. В. Селифонов // Вестник государственной экспертизы. – 2020. – № 2(15). – С. 68-69. – EDN USAPVE.

12. Гребешков, А. Ю. Модель отказов интеллектуальныхтранспортныхсистем/ А. Ю. Гребешков // XXVIII Российская научно-техническая конференция профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов университета с приглашением ведущих ученых и специалистов родственных вузов и организаций, Самара, 05–08 апреля 2021 года. – Самара: Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики, 2021. – С. 30-31. – EDN TQEWAL.

13. Днистренко, Н. С. Развитие интеллектуальных транспортных систем / Н. С. Днистренко, К. Е. Гузнородова, Л. Е. Кущенко // Перспективы развития технологий транспортных процессов : Материалы Всероссийской научно-практической конференции, Воронеж, 01 марта 2022 года / Отв. редактор В.А. Зеликов. – Воронеж: Воронежский государственный лесотехнический университет им. Г.Ф. Морозова, 2022. – С. 43-50. – DOI 10.34220/PDTPT2022_43-50. – EDN VISHNI.