Analysis of factors influencing the development of intelligent transport systems in regions of Russian Federation
Keywords:
intelligent transport systems, road safety, quality of transport services, multi-criteria assessment, road users, road network, expert reviewAbstract
In connection with the active development of technologies, the relevance of conducting research in the field of intelligent transport systems is noted. The application of intelligent transport systems has an impact on infrastructure, vehicles and benefits road users such as drivers and passengers, helping to reduce travel time and improve travel safety. The purpose of this article is to assess the factors determining the development of intelligent transport systems in the regions of the Russian Federation. In the study, methods of scientific literature analysis, expert survey and multi-criteria assessment were used. The research algorithm is described using the methods of simple additive weighing and complex proportional estimation. The results obtained led to conclusion as to which factors determine the development of intelligent transport systems to a greater extent. These include: financing of regions for the implementation of intelligent transport systems, improving road safety, the development of transport infrastructure. The limitations of the study include the fact that there are no statistical data on some factors, therefore, only 39 subjects of the Russian Federation were included in the analysis and only those factors that can be quantified were selected. Based on the simple additive weighing and complex proportional estimation methods, a comparative analysis of the regions of the Russian Federation was carried out in order to identify potential opportunities for the development of intelligent transport systems. The comparison was carried out taking into account both the assignment of different values of the factor weights determined by expert, and equal values. The results can be used by the ministries of transport and road facilities of the constituent entities of the Russian Federation for the implementation of intelligent transport systems.
References
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).
