Интегральный мониторинг показателей функционирования транспортных систем
Работая с сайтом, я даю свое согласие на использование файлов cookie. Это необходимо для нормального функционирования сайта, показа целевой рекламы и анализа трафика. Статистика использования сайта обрабатывается системой Яндекс.Метрика
Научный журнал Моделирование, оптимизация и информационные технологииThe scientific journal Modeling, Optimization and Information Technology
cетевое издание
issn 2310-6018

Интегральный мониторинг показателей функционирования транспортных систем

idГоловнин О.К., idЧекина Е.В., idИванова Д.М.

УДК 004.9
DOI: 10.26102/2310-6018/2026.52.1.003

  • Аннотация
  • Список литературы
  • Об авторах

Статья посвящена актуальной проблеме разработки единого информационного пространства непрерывного мониторинга показателей функционирования транспортных систем для обеспечения информационной поддержки при принятии управленческих решений по обеспечению эффективного и безопасного функционирования городской среды. Рассмотрена задача перехода от разрозненного анализа отдельных компонентов транспортных систем к комплексному и системному представлению о транспортной инфраструктуре на базе интегрированных платформ, объединяющих разнородные данные для решения комплексных задач городской мобильности. Предложена методика интегрального мониторинга показателей функционирования транспорта, предназначенная для агрегации и анализа данных из множества источников в едином цифровом пространстве в процессе принятия стратегических управленческих решений в транспортной сфере. Методика обеспечивает последовательный переход от структурированного описания процедуры обработки данных к соответствующей ей информационной модели данных. Методика реализована в составе цифровой платформы интегрального мониторинга. Выполнена апробация на доступных открытых данных, отражающих состояние транспортной системы Санкт-Петербурга. Применение полученных результатов позволяет оперативно выявлять аномалии, оценивать эффективность транспортных инициатив и диагностировать состояние транспортной системы, а также принимать обоснованные управленческие решения. Материалы статьи представляют практическую ценность для специалистов в области транспортной инфраструктуры и управления городской мобильностью.

1. Oladimeji D., Gupta Kh., Kose N.A., Gundogan K., Ge L., Liang F. Smart Transportation: An Overview of Technologies and Applications. Sensors. 2023;23(8). https://doi.org/10.3390/s23083880

2. Gao J., Hong X., Liu G., Wang L. Intelligent Public Transport Cloud Platform Dispatching Operation Management System Development. In: Journal of Physics: Conference Series: Volume 1982: 2021 2nd International Conference on Artificial Intelligence and Information Systems (ICAIIS 2021), 28–30 May 2021, Chongqing, China. IOP Publishing; 2021. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1982/1/012063

3. Montoya-Torres J.R., Moreno S., Guerrero W.J., Mejía G. Big Data Analytics and Intelligent Transportation Systems. IFAC-PapersOnLine. 2021;54(2):216–220. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2021.08.039

4. Ali M.H., Jaber M.M., Abd S.Kh., Alkhayyat A., Albaghdadi M.F. Big Data Analysis and Cloud Computing for Smart Transportation System Integration. Multimedia Tools and Applications. 2025;84:35073–35090. https://doi.org/10.1007/s11042-022-13700-7

5. Гавкалюк Б.В., Ложкин В.Н. О внедрении интеллектуально-цифровой системы контроля выброса вредных веществ от автотранспорта в Санкт-Петербурге. В сборнике: Транспорт России: проблемы и перспективы-2023: Материалы Международной научно-практической конференции: Том 1, 14–15 ноября 2023 года, Санкт-Петербург, Россия. Санкт-Петербург: Институт проблем транспорта им. Н.С. Соломенко Российской академии наук; 2023. С. 12–17.

6. Силенко А.Н., Мажуга Н.С. Цифровизация транспорта города Москвы. Международный журнал гуманитарных и естественных наук. 2024;(4-3):45–51. https://doi.org/10.24412/2500-1000-2024-4-3-45-51

7. Сырцова Е.А. Эффекты внедрения интеллектуальных транспортных систем в регионах России. Государственное управление. Электронный вестник. 2023;(101):159–169. https://doi.org/10.24412/2070-1381-2023-101-159-169

8. Андриенко В.А., Кияев В.И., Котова С.А. Умные дороги: использование интеллектуальных систем и мультиагентных технологий. Интеллектуальные технологии на транспорте. 2025;(2):5–19. https://doi.org/10.20295/2413-2527-2025-242-5-19

9. Gagliardi V., Napolitano A., D'Amico F., Calvi A., Benedetto A. Digital Twin Implementation by Multisensors Data for Smart Evaluation of Transport Infrastructure. In: Multimodal Sensing and Artificial Intelligence: Technologies and Applications III: Proceedings: Volume 12621, 26–30 June 2023, Munich, Germany. SPIE; 2023. https://doi.org/10.1117/12.2677307

10. Ribeiro P., Dias G., Pereira P. Transport Systems and Mobility for Smart Cities. Applied System Innovation. 2021;4(3). https://doi.org/10.3390/asi4030061

11. Ситников П.В., Тучкова Е.М., Дубинина И.Н., Додонова Е.А., Головнин О.К., Иващенко А.В. Цифровая платформа интегрального мониторинга региона. Научно-технический вестник Поволжья. 2023;(5):158–160.

Головнин Олег Константинович
Доктор технических наук, доцент

WoS | Scopus | ORCID | РИНЦ |

Самарский государственный медицинский университет

Самара, Российская Федерация

Чекина Елена Владимировна

ORCID | РИНЦ |

Самарский государственный медицинский университет

Самара, Российская Федерация

Иванова Дарья Михайловна

ORCID |

ООО "Открытый код"

Самара, Российская Федерация

Ключевые слова: интегральный мониторинг, безопасность дорожного движения, оптимизация городской мобильности, интеллектуальная транспортная система, цифровая платформа

Для цитирования: Головнин О.К., Чекина Е.В., Иванова Д.М. Интегральный мониторинг показателей функционирования транспортных систем. Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2026;14(1). URL: https://moitvivt.ru/ru/journal/pdf?id=2120 DOI: 10.26102/2310-6018/2026.52.1.003

18

Полный текст статьи в PDF

Поступила в редакцию 01.11.2025

Поступила после рецензирования 02.12.2025

Принята к публикации 30.12.2025