<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.3 20210610//EN" "JATS-journalpublishing1-3.dtd">
<article article-type="research-article" dtd-version="1.3" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xml:lang="ru"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">sat</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="ru">НАУКА и ТЕХНИКА</journal-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Science &amp; Technique</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn pub-type="ppub">2227-1031</issn><issn pub-type="epub">2414-0392</issn><publisher><publisher-name>Belarusian National Technical University</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.21122/2227-1031-2025-24-4-317-326</article-id><article-id custom-type="elpub" pub-id-type="custom">sat-2882</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Research Article</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="ru"><subject>ТРАНСПОРТ</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="en"><subject>TRANSPORT</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title>Моделирование транспортных потоков при помощи нейронных сетей</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Modeling Traffic Flows Using Neural Networks</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Морозов</surname><given-names>В. В.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Morozov</surname><given-names>V. V.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>Кандидат технических наук, доцент</p><p>г. Тюмень</p></bio><bio xml:lang="en"><p>Tyumen</p></bio><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Чикишев</surname><given-names>Е. М.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Chikishev</surname><given-names>E. M.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>Кандидат технических наук, доцент</p><p>Адрес для переписки:Чикишев Евгений Михайлович -Тюменский индустриальный университет,ул. Володарского, 38,625000, г. Тюмень, Российская ФедерацияТел.: +734 5-253-95-40</p><p>chikishevem@tyuiu.ru</p><p> </p><p> </p></bio><bio xml:lang="en"><p>Address for correspondence:Chikishev Evgeniy М. -Industrial University of Tyumen38, Volodarskogo str., 220072, Tyumen, Russian FederationTel.: +734 5-253-95-40chikishevem@tyuiu.ru</p></bio><email xlink:type="simple">chikishevem@tyuiu.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib></contrib-group><aff-alternatives id="aff-1"><aff xml:lang="ru"><institution>Тюменский индустриальный университет</institution><country>Россия</country></aff><aff xml:lang="en"><institution>Industrial University of Tyumen</institution><country>Russian Federation</country></aff></aff-alternatives><pub-date pub-type="collection"><year>2025</year></pub-date><pub-date pub-type="epub"><day>01</day><month>09</month><year>2025</year></pub-date><volume>24</volume><issue>4</issue><fpage>317</fpage><lpage>326</lpage><permissions><copyright-statement>Copyright &amp;#x00A9; Морозов В.В., Чикишев Е.М., 2025</copyright-statement><copyright-year>2025</copyright-year><copyright-holder xml:lang="ru">Морозов В.В., Чикишев Е.М.</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="en">Morozov V.V., Chikishev E.M.</copyright-holder><license xml:lang="ru" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.</license-p></license><license xml:lang="en" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.</license-p></license></permissions><self-uri xlink:href="https://sat.bntu.by/jour/article/view/2882">https://sat.bntu.by/jour/article/view/2882</self-uri><abstract><p>Объектом исследования является процесс движения транспортных потоков на городской улично-дорожной сети мегаполиса. В связи с возрастающей урбанизацией увеличиваются и негативные ее последствия, в числе которых – снижение скорости сообщения вплоть до образования заторов. Цель работы – разработка математического аппарата для управления нагруженными транспортными потоками на улично-дорожной сети городов при помощи нейронных сетей. Результаты исследования направлены на решение проблемы формирования транспортных заторов в городах, особенно в крупнейших. Методологическая база исследования включает в себя системный подход, системный анализ, синтез, теории транспортных потоков, систем, динамических систем, сложных систем и хаоса. Целевой функцией исследования определена максимизация кинетической энергии транспортного потока. В качестве оптимизационного критерия предложено использовать меру хаоса дорожного движения – энтропию транспортных потоков. По результатам исследования получена математическая модель изменения кинетической энергии транспортного потока под влиянием относительной энтропии занятости полос дорожным движением на регулируемых перекрестках. Для мониторинга транспортных потоков предложено использовать уличные (дорожные) камеры видеонаблюдения. Для этого разработаны математические модели, позволяющие измерять занятость полос движением на конкретных регулируемых пересечениях посредством обработки видеоизображения нейронными сетями в режиме реального времени. Для подтверждения разработанного математического аппарата проводятся соответствующие экспериментальные исследования. В данной статье представлены текущие результаты эксперимента, которые подтверждают предлагаемые авторами математические модели. Полученные результаты исследования справедливы только с учетом соблюдения обозначенных ограничений и требований к транспортному потоку. С одной стороны, это значительно сужает возможность применения результатов на практике, с другой – позволяет повысить точность и чистоту экспериментальных исследований.</p></abstract><trans-abstract xml:lang="en"><p>The object of the study is the process of traffic flows on the urban street and road network of a metropolis. Due to increasing urbanization, its negative consequences are also increasing, including a decrease in the speed of communication, leading to the formation of traffic congestion. The aim of the work is to develop a mathematical apparatus for controlling congested traffic flows on the urban road network using neural networks. The results of the study are aimed at solving the problem of traffic congestion in cities, especially in the largest ones. The methodological basis of the research includes a systematic approach, systems analysis, synthesis, theories of traffic flows, systems, dynamic systems, complex systems and chaos. The objective function of the study is to maximize the kinetic energy of the transport flow.  As an optimization criterion, it is proposed to use a measure of traffic chaos – the entropy of traffic flows. According to the results of the study, a mathematical model was obtained for changing the kinetic energy of the traffic flow under the influence of the relative entropy of the lane occupancy by traffic at controlled intersections. It is proposed to use street (road) video surveillance cameras to monitor traffic flows. For this purpose, mathematical models have been developed that allow measuring the occupancy of traffic lanes at specific controlled intersections by processing video images with neural networks in real time. Experimental studies are conducted to confirm the developed mathematical apparatus. The article presents the current results of the experiment, which confirm the proposed mathematical models. The obtained research results are valid only taking into account the specified restrictions and requirements for traffic flow. On the one hand, this significantly narrows the possibility of applying the results in practice, on the other hand, it allows to increase the accuracy and purity of experimental research.</p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>моделирование транспортных потоков</kwd><kwd>организация дорожного движения</kwd><kwd>нейросетевые технологии</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="en"><kwd>traffic flow modeling</kwd><kwd>traffic management</kwd><kwd>neural network technologies</kwd></kwd-group><funding-group><funding-statement xml:lang="ru">Статья подготовлена в рамках выполнения проекта гранта РНФ № 23-79-01021 «Исследование процесса управления транспортными потоками в городах на основе нейросетевых технологий», 2023–2025.</funding-statement></funding-group></article-meta></front><back><ref-list><title>References</title><ref id="cit1"><label>1</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Морозов, В. В. Закономерности изменения характеристик транспортных потоков / В. В. Морозов, Д. А. Захаров, С. А. Ярков. Тюмень: Тюменский индустриальный университет, 2020. 166 p.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Morozov V. V., Zakharov D. A., Yarkov S. A. (2020) Patterns of Change in Characteristics of Transport Flows. Tyumen, Industrial University of Tyumen. 166 (in Russian).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit2"><label>2</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Якимов, М. Р. Транспортное планирование: создание транспортных моделей городов / М. Р. Якимов. М.: Логос, 2013. 188 p.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Yakimov M. R. (2013) Transport Planning: Creating Transport Models of Cities. Moscow, Logos Publ. 188 (in Russian).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit3"><label>3</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">РОССТАТ: Федеральная служба государственной статистики. URL: https://rosstat.gov.ru/ (дата обращения: 08.06.2024).</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">ROSSTAT: Federal State Statistics Service. Available at: https://rosstat.gov.ru/ (accessed 08 Juny 2024) (in Russian).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit4"><label>4</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Do New Sources of Traffic Data Make the Application of Chaos Theory to Traffic Management a Realistic Possibility? / A. T. Narh, N. Thorpe, M. C. Bell, G. A. Hill // Transport Reviews. 2016. Vol. 36. P. 635–658. https://doi.org/10.1080/01441647.2016.1140687</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Narh A. T., Thorpe N., Bell M. C., Hill G. A. (2016) Do New Sources of Traffic Data Make the Application of Chaos Theory to Traffic Management a Realistic Possibility? Transport Reviews, 36 (5), 635–658. https://doi.org/10.1080/01441647.2016.1140687.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit5"><label>5</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Анализ совокупной стоимости владения детекторов транспорта // Системы хранения, серверное оборудование, информационная и физическая безопасность – ИТЦ-М. URL: https://www.itc.by/analiz-sovokupnoj-stoimosti-vladeniya-detektorov-transporta/ (дата обращения: 17.06.2024).</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Total Cost of Ownership Analysis of Vehicle Detectors. Storage Systems, Server Equipment, Information and Physical Security – ITTs-M. Available at: https://www.itc.by/analiz-sovokupnoj-stoimosti-vladeniya-detektorov-transporta/ (accessed 17 Juny 2024) (in Russian).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit6"><label>6</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Анализ детектирования параметров дорожного движения / Д. В. Капский, Д. В. Леванович, В. П. Иванов, А. К. Головнич // Вестник Полоцкого государственного университета. Серия B. Промышленность. Прикладные науки. 2022. № 3. P. 63–71.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Kapsky D. V., Levanovich D. V., Ivanov V. P., Golovnich A. K. (2022) Analysis of Traffic Parameter Detection. Vestnik Polotskogo Universiteta. Seriya B. Promyshlennost'. Prikladnye nauki. = Vestnik of Polotsk State University. Series B. Industry. Applied Sciences, (3), 63–71 (in Russian).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit7"><label>7</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Дрю, Д. Теория транспортных потоков и управления ими / Д. Дрю. М.: Транспорт, 1972. 424 p.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Drew D. (1972) Traffic Flow Theory and Control. Moscow, Transport Publ. 424 (in Russian).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit8"><label>8</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Иносэ, Х. Управление дорожным движением / Х. Иносэ, Т. Хамсада. М.: Транспорт, 1983. 248 p.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Inose H., Hamada T. (1975) Road Traffic Control. University of Tokyo Press.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit9"><label>9</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Моделирование процесса распада координированной пачки автомобилей при движении по перегону магистральной улицы / Г. М. Кухаренок, Д. В. Капский, Д. В. Навой, Д. В. Рожанский // Вестник Белорусского национального технического университета. 2010. № 6. P. 51–57.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Kukharyonok G. M., Kapsky D. V., Navoy D. V., Rozhansky D. V. (2010) Modeling the Process of Disintegration of a Coordinated Pack of Cars When Moving along a |Section of a Main Street. Vestnik BNTU [Bulletin of the Belarusian National Technical University], (6), 51–57 (in Russian).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit10"><label>10</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Chaos: Classical and Quantum / P. Cvitanović, R. Artuso, R. Mainieri [et al.]. Copenhagen, Denmark: Niels Bohr Institute, 2020. 1089 p.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Cvitanović P., Artuso R., Mainieri R., Tanner G., Vattay G. (2020) Chaos: Classical and Quantum. Copenhagen, Denmark, Niels Bohr Institute. 1089.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit11"><label>11</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Murray, R. M. Recent Research in Cooperative Control of Multivehicle Systems / R. M. Murray // Journal of Dynamic Systems, Measurement, and Control. 2007. Vol. 129. P. 571–583. https://doi.org/10.1115/1.2766721.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Murray R. M. (2007) Recent Research in Cooperative Control of Multivehicle Systems. Journal of Dynamic Systems, Measurement, and Control, 129 (5), 571–583. https://doi.org/10.1115/1.2766721.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit12"><label>12</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Kumari, S. A Novel Four-Step Feedback Procedure for Rapid Control of Chaotic Behavior of the Logistic Map and Unstable Traffic on the Road / S. Kumari, R. Chugh // Chaos. 2020. Vol. 30. https://doi.org/10.1063/5.0022212</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Kumari S., Chugh R. (2020) A Novel Four-Step Feedback Procedure for Rapid Control of Chaotic Behavior of the Logistic map and Unstable Traffic on the Road. Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science, 30 (12). https://doi.org/10.1063/5.0022212.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit13"><label>13</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Martinoviˇc, T. Chaotic Behaviour of Noisy Traffic Data / T. Martinoviˇc // Mathematical Methods in the Applied Sciences. 2018. Vol. 41, Nо 6. P. 2287–2293. https://doi.org/10.1002/mma.4234.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Martinovič T. (2016) Chaotic Behaviour of Noisy Traffic Data. Mathematical Methods in the Applied Sciences, 41 (6), 2287–2293. https://doi.org/10.1002/mma.4234.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit14"><label>14</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Modelling Road User Perceptions towards Safety, Comfort, and Chaos at Shared Space: The via Maqueda Case Study, Italy / N. Akgun-Tanbay, T. Campisi, T. Tanbay [et al.] // Journal of Advanced Transportation. 2022. Vol. 2022. https://doi.org/10.1155/2022/4979496.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Akgün-Tanbay N., Campisi T., Tanbay T., Tesoriere G., Dissanayake D. (2022) Modelling Road User Perceptions towards Safety, Comfort, and Chaos at Shared Space: The via Maqueda Case Study, Italy. Journal of Advanced Transportation, 2022, 1–13. https://doi.org/10.1155/2022/4979496.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit15"><label>15</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Quek, W. L. An Analysis on the Traffic Processing Efficiency of a Combination of Serial and Parallel Bottlenecks / W. L. Quek, N. N. Chung, L. Y. Chew // Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications. 2018. Vol. 503. P. 491–502. https://doi.org/10.1016/j.physa.2018.02.081.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Quek W.-L., Chung N. N., Chew L. Y. (2018) An Analysis on the Traffic Processing Efficiency of a Combination of Serial and Parallel Bottlenecks. Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications, 503, 491–502. https://doi.org/10.1016/j.physa.2018.02.081.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit16"><label>16</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Senkerik, R. Chaos-Based Optimization A Review / R. Senkerik, I. Zelinka, M. Pluhacek // Journal of Advanced Engineering and Computation. 2017. Vol. 1. P. 68–79. https://doi.org/10.25073/jaec.201711.51.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Senkerik R., Zelinka I., Pluhacek M. (2017) Chaos-Based Optimization – A Review. Journal of Advanced Engineering and Computation, 1 (1), 68. https://doi.org/10.25073/jaec.201711.51.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit17"><label>17</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Капский, Д. В. Развитие автоматизированной системы управления дорожным движением Минска как части интеллектуальной транспортной системы города / Д. В. Капский, Д. В. Навой // Наука и техника. 2017. Т. 16. № 1. P. 38–47. https://doi.org/10.21122/2227-1031-2017-16-1-38-48.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Kapskiy D. V., Navoy D. V. (2017) Development of the automated Road Traffic Control Systems in Minsk as Part of the Intellectual City Transport System. Nauka i Tehnika = Science &amp; Technique, 16 (1), 38–48. https://doi.org/10.21122/2227-1031-2017-16-1-38-48 (in Russian).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit18"><label>18</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Aljamal, M. A. Estimation of Traffic Stream Density Using Connected Vehicle Data: Linear and Nonlinear Filtering Approaches / M. A. Aljamal, H.M. Abdelghaffar, H. A. Rakha // Sensors. 2020. Vol. 20, Nо 15. P. 4066 https://doi.org/10.3390/s20154066.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Aljamal M. A., Abdelghaffar H. M., Rakha H. A. (2020) Estimation of Traffic Stream Density Using Connected Vehicle Data: Linear and Nonlinear Filtering Approaches. Sensors, 20 (15), 4066. https://doi.org/10.3390/s20154066.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit19"><label>19</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Morozov, V. Formation of the Traffic Flow Rate Under the Influence of Traffic Flow Concentration in Time at Controlled Intersections in Tyumen, Russian Federation / V. Morozov, S. Iarkov // Sustainability. 2021. Vol. 13, № 15. P. 8234. https://doi.org/10.3390/su13158324.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Morozov V., Iarkov S. (2021) Formation of the Traffic Flow Rate under the Influence of Traffic Flow Concentration in Time at Controlled Intersections in Tyumen, Russian Federation. Sustainability, 13 (15), 8324. https://doi.org/10.3390/su13158324.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit20"><label>20</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Morozov, V. Modeling the Operation of Signal-Controlled Intersections with Different Lane Occupancy / V. Morozov, V. Shepelev, V. Kostyrchenko // Mathematics. 2022. Vol. 10, № 24. P. 4829.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Morozov V., Shepelev V., Kostyrchenko V. (2022) Modeling the Operation of Signal-Controlled Intersections with Different Lane Occupancy. Mathematics, 10 (24), 4829. https://doi.org/10.3390/math10244829.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit21"><label>21</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2025619154 Российская Федерация. Программа для мониторинга транспортных потоков на основе нейронных сетей: заявл. 31.03.2025: опубл. 14.04.2025 / Морозов В. В.; заявитель Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Тюменский индустриальный университет».</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Morozov V. V. (2025) Program for Monitoring Traffic Flows Based on Neural Networks. Certificate of State Registration of Computer Program No. 2025619154 Russian Federation (in Russian).</mixed-citation></citation-alternatives></ref></ref-list><fn-group><fn fn-type="conflict"><p>The authors declare that there are no conflicts of interest present.</p></fn></fn-group></back></article>
