Ученые Южно-уральского государственного университета (ЮУрГУ) предложили использовать созданные ими математические модели для увеличения пропускной способности 25 перекрестков Челябинска. Кандидаты технических наук Александр Глушков и Владимир Шепелев рассматривали ситуацию с прерыванием движения автомобилей потоками пешеходов при повороте направо. Об этом сегодня, 15 февраля, сообщили в пресс-службе вуза.
Все параметры перекрестков фиксировались в режиме реального времени. Компьютерные нейронные сетевые алгоритмы обрабатывали информацию со штатных камер компании «Интерсвязь».
«Для обучающей настройки нейронной сети, в реальном масштабе времени отслеживающей городские транспортные потоки, использовался суперкомпьютер ЮУрГУ, а для работы настроенной, следящей за транспортными потоками на городских перекрестках, нейросети — специализированные вычислительные компьютеры, приобретенные кафедрой „Автомобильный транспорт“ под данное научное направление», — рассказал доцент кафедры «Математическое и компьютерное моделирование» Института естественных и точных наук ЮУрГУ Александр Глушков.
В результате ученые получили достоверные математические модели пропускной способности перекрестков при повороте машин направо. Они учитывают данные об интенсивности пешеходного и прерываемости транспортного потоков.
Результаты исследования, как уточнили в вузе, могут использоваться для выработки обоснованных управленческих решений для повышения пропускной способности городской транспортной сети.
Коронавирус
Общество
Происшествия
Культура
Политика
Наука
Спорт
Хоккей
В мире
Миасс
Мнения
Наш продукт
О мобилизации
Туризм
Фоторепортаж
ШОС и БРИКС
Экономика
Время новостей
Итоги
Большая студия
Есть вопрос
Хочу к Пухову!
Зеленая передача
Наше утро
Весь спорт
ГидForSpeed
Дикий Урал
Дипломатическая миссия
Как тебе такое, Илон Маск?
О здоровье
Обмани Дарвина
Происшествия
Свободный лед
Специальный репортаж
Телефакт. Миасс
Хлеба и зрелищ
Хорошие песни
ЭкоЛогика
В поисках самоцветов
Тик-толк
Уралым
Еще...
В гостях у Митрофановны
Моя деревня
Национальный интерес
Согрина против мифов
Суперстар