Михайлов А.Н.
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ ДЛЯ АНАЛИЗА ПАССАЖИРОПОТОКА В МЕТРО: ОПТИМИЗАЦИЯ РАБОТЫ ТРАНСПОРТА И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ НАГРУЗКИ *
Аннотация:
в статье рассматривается применение методов машинного обучения для анализа пассажиропотока в метрополитене. Описаны ключевые задачи, такие как прогнозирование нагрузки, оптимизация расписания поездов и распределение ресурсов. Приводятся примеры использования технологий машинного обучения в управлении пассажиропотоком, а также обсуждаются их преимущества и вызовы.
Ключевые слова:
машинное обучение, пассажиропоток, метро, транспорт, оптимизация, прогнозирование
ВведениеМетрополитен является одним из наиболее востребованных видов общественного транспорта в крупных городах, перевозя миллионы пассажиров ежедневно. Эффективное управление пассажиропотоком становится ключевой задачей для обеспечения комфортного и безопасного передвижения граждан. Современные технологии машинного обучения предоставляют новые возможности для анализа больших данных о пассажиропотоке, что позволяет не только выявлять текущие проблемы, но и прогнозировать нагрузку на станции и линии метро. Эта статья посвящена рассмотрению методов и алгоритмов машинного обучения, которые могут быть использованы для оптимизации работы метрополитена.Задачи анализа пассажиропотокаАнализ пассажиропотока в метро включает несколько ключевых задач, каждая из которых может быть решена с помощью машинного обучения:Прогнозирование нагрузкиИспользование данных о времени суток, днях недели, сезонах и событиях позволяет строить модели, которые прогнозируют количество пассажиров на конкретных станциях и линиях метро. Такие прогнозы помогают избежать перегрузок и эффективно распределять потоки пассажиров.Оптимизация расписанияНа основе данных о пиковых нагрузках и изменении пассажиропотока в течение дня алгоритмы машинного обучения могут предлагать оптимальные расписания для поездов, увеличивая частоту рейсов в часы пик и снижая её в периоды низкого спроса.Распределение ресурсовДанные о пассажиропотоке могут использоваться для оптимального распределения поездов, персонала и других ресурсов, таких как эскалаторы и турникеты. Это снижает затраты и улучшает качество обслуживания пассажиров.Обнаружение аномалийМодели машинного обучения могут выявлять необычные паттерны в данных, такие как неожиданные скопления пассажиров или задержки, что позволяет оперативно реагировать на внештатные ситуации.Методы машинного обучения для анализа пассажиропотокаИнтеграция BI-инструментов с CRM может быть реализована различными способами в зависимости от целей и технических возможностей компании.Регрессионные моделиЛинейная и нелинейная регрессия используются для прогнозирования численности пассажиров на основе исторических данных. Эти модели подходят для анализа сезонных трендов и временных рядов.Классификация и кластеризацияМетоды кластеризации, такие как K-means, помогают группировать станции или временные интервалы по схожим характеристикам нагрузки. Алгоритмы классификации, такие как случайные леса или градиентный бустинг, используются для определения вероятности возникновения перегрузок.Нейронные сетиРекуррентные нейронные сети (RNN) и их модификации, такие как LSTM, позволяют анализировать временные ряды и строить долгосрочные прогнозы пассажиропотока. Эти алгоритмы учитывают сложные зависимости между переменными, такими как погода, время суток и крупные мероприятия.Обработка потоков данных в реальном времениТехнологии, такие как Apache Kafka и TensorFlow, позволяют обрабатывать данные о пассажиропотоке в реальном времени. Это особенно важно для адаптивного управления транспортными потоками и предотвращения перегрузок.Примеры примененияМашинное обучение находит широкое применение в управлении пассажиропотоком в метро. Например, Лондонский метрополитен использует модели машинного обучения для анализа данных с турникетов и камер видеонаблюдения, что позволяет прогнозировать пассажиропоток и управлять движением поездов. В Сингапуре технологии кластеризации помогают сегментировать станции по уровню нагрузки и оптимизировать работу эскалаторов и входных групп. Московский метрополитен применяет нейронные сети для прогнозирования загруженности станций и определения оптимального времени запуска дополнительных составов. Эти примеры демонстрируют, как данные и аналитика помогают решать проблемы перегрузок и улучшать транспортное обслуживание.ЗаключениеМашинное обучение открывает новые возможности для анализа пассажиропотока и оптимизации работы метрополитена. Благодаря использованию современных методов анализа данных можно не только улучшить управление транспортными потоками, но и повысить качество обслуживания пассажиров. Несмотря на существующие вызовы, внедрение таких технологий является важным шагом на пути к созданию умных транспортных систем будущего.
Номер журнала Вестник науки №12 (81) том 3
Ссылка для цитирования:
Михайлов А.Н. МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ ДЛЯ АНАЛИЗА ПАССАЖИРОПОТОКА В МЕТРО: ОПТИМИЗАЦИЯ РАБОТЫ ТРАНСПОРТА И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ НАГРУЗКИ // Вестник науки №12 (81) том 3. С. 1458 - 1462. 2024 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/19906 (дата обращения: 23.06.2025 г.)
Вестник науки © 2024. 16+