Анализ факторов, оказывающих влияние на развитие интеллектуальных транспортных систем в субъектах Российской Федерации
Ключевые слова:
интеллектуальная транспортная система, безопасность дорожного движения, качество транспортных услуг, многокритериальная оценка, участники дорожного движения, улично-дорожная сеть, экспертная оценкаАннотация
В связи с активным развитием технологий отмечается актуальность проведения исследований в области интеллектуальных транспортных систем, применение которых оказывает положительное влияние на инфраструктуру, транспортные средства и приносит пользу участникам дорожного движения – водителям и пассажирам, помогая сократить время в пути и повысить безопасность поездки. Целью данной статьи является оценка факторов, определяющих развитие интеллектуальных транспортных систем в регионах Российской Федерации. В работе применялись методы анализа научной литературы, экспертный опрос, многокритериальная оценка. Описан алгоритм исследований с использованием методов простого аддитивного взвешивания и комплексной пропорциональной оценки. Полученные результаты позволили сделать вывод, что в большей степени определяют развитие интеллектуальных транспортных систем такие факторы, как финансирование регионов, повышение безопасности дорожного движения, развитость транспортной инфраструктуры. К ограничениям исследования стоит отнести факт отсутствия статистических данных по некоторым факторам, поэтому в анализ было включено только 39 субъектов РФ и выбраны те факторы, которые поддаются количественной оценке. На основе методов простого аддитивного взвешивания и комплексной пропорциональной оценки проведен сравнительный анализ регионов России с целью выявления потенциальных возможностей для развития интеллектуальных транспортных систем. Сравнение проводилось с учетом присвоения как различных значений весов факторов, определенных экспертным путем, так и равных значений. Результаты могут быть использованы министерствами транспорта и дорожного хозяйства субъектов РФ для внедрения интеллектуальных транспортных систем.
Библиографические ссылки
Федеральная служба государственной статистики : сайт // URL: https://rosstat.gov.ru/statistics/transport (Дата обращения: 24.05.2022).
Okuneviciute Neverauskiene L., Novikova M., Kazlauskiene E. Factors determining the development of intelligent transport sys-tems // Business, Management and Economics Engineering. 2021. Vol. 19. Is. 2. Р. 229–243.
Лебедева О.А. Повышение эффективности работы транспортной сети посредством применения интеллектуальных си-стем // Вестн. Ангар. гос. техн. ун-та. 2018. № 12. С. 189–191.
Михайлов А.Ю. Интегральный критерий оценки качества функционирования улично-дорожных сетей // Изв. Иркут. гос. экон. акад. 2004. № 2. С. 50–53.
Полтавская Ю.О. Развитие интеллектуальных транспортных систем с целью повышения функционирования транспорт-ной сети // Современные технологии и научно-технический прогресс. 2019. Т. 1. С. 202–203.
Ложкина О.В., Рогозинский Г.Г., Крипак М.Н. К вопросу о развитии интеллектуальных систем управления экологиче-ской безопасностью транспорта в больших городах-портах // Технологии построения когнитивных транспортных систем : матери-алы всерос. науч.-практ. конф. с междунар. участ. СПб., 2019. С. 153–157.
Антонов Д.В., Лебедева О.А. Основные принципы развития транспортных систем городов // Вестн. Ангар. гос. техн. акад. 2014. № 8. С. 149–155.
Лебедева О.А., Джавахадзе А.А. Транспортное планирование и интеграция ГИС-технологий // Вестн. Ангар. гос. техн. акад. ун-та. 2021. № 15. С. 145–149.
Katerna O. Intelligent Transport System: the problem of definition and formation of classification system // Economic Analysis. 0259(29(2)). 2019. Р. 33–43.
Qi L. Research on Intelligent Transportation System Technologies and Applications // Workshop on Power Electronics and In-telligent Transportation System. 2008. Р. 529–531. DOI: 10.1109/PEITS.2008.124.
Scientific and Methodological Approaches to the Development of a Feasibility Study for Intelligent Transportation Systems / S. Zhankaziev, M. Gavrilyuk, D. Morozov et al. // Transportation Research Procedia. 2018. Vol. 36. Р. 841–847. DOI: 10.1016/j.trpro.2018.12.068.
Toulouki M. A., Vlahogianni E. I., Gkritza K. Perceived socio-economic impacts of cooperative Intelligent Transportation Sys-tems: A case study of Greek urban road networks // In 5th IEEE International Conference on Models and Technologies for Intelligent Transportation Systems, MT-ITS 2017 – Proceedings. Р. 733–737. DOI: 10.1109/MTITS.2017.8005609.
Клепцова Л.Н., Штоцкая А.А. Экономическая оценка влияния мероприятий по повышению безопасности дорожного движения на уровень дорожно-транспортных происшествий // Транспортные системы Сибири. Развитие транспортной системы как катализатор роста экономики государства : междунар. науч.-практ. конф. Красноярск, 2016. С. 81–89.
George J., Badoniya P., Naqvi H.A. Integration of Simple Additive Weighting (SAW) and Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) for supplier selection // International Journal for Science and Advance Research In Technology. 2018. Vol. 4. Is. 8. Р. 18–22.
Ginevicius R., Podvezko V. The problem of compatibility of various multiple criteria evaluation methods // Business: Theory and Practice. 2008. Vol. 9 (1). Р. 73–80.
Samadi S., Rad A.P., Kazemi F.M., Jafarian H. Performance evaluation of intelligent adaptive traffic control systems: a case study // Journal of Transportation Technologies. 2012. Vol. 2. Р. 248–259.
Taimouri A., Emamisaleh K. Providing performance evaluation indicators for intelligent transportation systems (The Case Study of Tehran-Karaj Freeway Located in Iran) // Journal of Transportation Technologies. 2020. Vol. 10. Р. 144–153. DOI: 10.4236/jtts.2020.102009.
Полтавская Ю.О. Определение показателей оценки эффективности интеллектуальных транспортных систем // Сб. науч. тр. Ангар. гос. техн. ун-та. 2022. № 19. С. 130–137.
Национальный туристический рейтинг-2020 // Russia-Rating.ru : сайт // URL: https://russia-rating.ru/info/18797.html?ysclid=l4z4e1wkaw391892200 (Дата обращения: 24.05.2022).
Бюллетень о текущих тенденциях российской экономики. Экология и экономика: тенденция к декарбонизации / Анали-тический центр при правительстве Рос. Федерации. М., 2020. Вып. № 66. Окт. 17 с. https://e-cis.info/upload/iblock/520/520a5eee087274f9007f341e5865b0b3.pdf (Дата обращения: 24.05.2022).
Развитие интернета в регионах России // Яндекс : сайт // URL: https://yandex.ru/company/researches/2016/ya_internet_regions_2016?ysclid=l4z45mqhcu888897363 (Дата обращения: 24.05.2022).
Traffic congestion ranking // TomTom Traffic Index. // URL: https://www.tomtom.com/en_gb/traffic-index/ranking/?country=RU (Дата обращения: 20.05.2022).
Протяженность автомобильных дорог общего пользования по субъектам Российской Федерации за 2019 год // Феде-ральная служба государственной статистики : сайт. URL: rosstat.gov.ru›storage/mediabank/t2-2(1).xls (Дата обращения: 24.05.2022).
О внесении изменений в распоряжение Правительства РФ от 21.12.2019 N 3136-р : распоряжение Правительства РФ от 03.02.2022 № 169-р // Правительство России : сайт. URL: http://government.ru/docs/44485/ (Дата обращения: 24.05.2022).
Сведения о показателях состояния безопасности дорожного движения : сайт. // URL: http://stat.gibdd.ru/ (Дата обраще-ния: 24.05.2022).
МИРЭА – Российский технологический университет : главный информационно-вычислительный центр ГИВЦ Мино-брнауки России : сайт // URL: https://miccedu.ru/ (Дата обращения: 24.05.2022).