На правах рукописи

САПРЫКИН Олег Николаевич ИНФОРМАЦИОННАЯ ПОДДЕРЖКА УПРАВЛЕНИЯ ПРОСТРАНСТВЕННО-КООРДИНИРОВАННЫМИ ОБЪЕКТАМИ СРЕДСТВАМИ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ Специальность 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации АВ Т ОР Е ФЕ Р АТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Самара - 2011 2

Работа выполнена в ФГБОУ ВПО Самарский государственный аэрокосмический университет имени академика С.П. Королева (национальный исследовательский университет) (СГАУ) на кафедре организации и управления перевозками на транспорте

Научный консультант:

доктор технических наук, доцент Михеева Татьяна Ивановна

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор Пиявский Семен Авраамович доктор технических наук, профессор Кузнецов Павел Константинович Ведущая организация ФГБОУ ВПО Уфимский государственный авиационный технический университет

Защита состоится л11 ноября 2011 года в 10 часов на заседании диссертационного совета Д 212.215.07, созданном при ФГБОУ ВПО Самарский государственный аэрокосмический университет имени академика С.П. Королева (национальный исследовательский университет), по адресу: 443086, г. Самара, Московское шоссе 34.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке СГАУ.

Автореферат разослан л 5 октября 2011 г.

Ученый секретарь диссертационного совета д-р техн. наук, проф. Белоконов И.В.

3

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность. Активный рост автомобильного парка России, значительно опережающий темпы дорожного строительства, сыграл ключевую роль в выборе Правительством Российской Федерации интеллектуальных транспортных систем (ИТС) в качестве одной из технологических платформ для повышения эффективности управления транспортной инфраструктурой урбанизированной территории. Требуется создание принципиально новых интегрированных подсистем ИТС, одновременно охватывающих массивы разнородных данных и использующих современные нейросетевые и геоинформационные технологии для обеспечения информационной поддержки процесса управления.

Данное направление предполагает создание систем автоматизированного управления транспортной инфраструктурой, что на настоящий момент требует решения целого круга научных и технических задач. Объектом исследования в диссертационной работе является интегрированная с ИТС система управления транспортной инфраструктурой урбанизированной территории на основе методов нахождения зависимости между разнородными пространственно-координированными и атрибутивными данными.

Построенные в системе нейросетевые модели зависимости позволят эффективнее решать задачи по планированию управляющих воздействий на транспортную инфраструктуру, что благотворно скажется на характеристиках транспортного потока и повысит безопасность на улично-дорожной сети. Под эффективностью понимается снижение аварийности и повышение пропускной способности улично-дорожной сети урбанизированной территории.

В мировой практике организации дорожного движения на урбанизированной территории все активнее используется управление транспортной инфраструктурой с применением технологий интеллектуальных транспортных систем. Существует устойчивая тенденция дальнейшего совершенствования и внедрения подобных систем.

В области теории и практики развития интеллектуальных информационных технологий накоплен значительный положительный опыт. В его приобретение, наряду со многими зарубежными (С. Осовский, Д. Рутковская, Д. Кнут, Р. Шеннон и др.), существенный вклад внесли российские ученые: В. И. Васильев, А. Ю. Дорогов, Г. А. Ивахненко, Б. Г. Ильясов, А. Н. Коварцев, М. А. Кораблин, Д.А. Поспелов, С. А. Прохоров и др. Ведутся исследования в области объектно-ориентированного структурирования информации и разработки паттернов, отраженные в работах Г. Буча (G. Booch), Э. Гаммы (E. Gamma), Р. Хелма (R. Helm), Р. Джонсона (R. Johnson), Т. Бадда (T. Budd), У. Гренандера (U. Grenander), М. Фаулера (M. Fowler), Э. Эванса (E. Evans) и др. Вопросам обработки пространственных данных и построения прогноза развития городской инфраструктуры посвящены работы В. Г. Гитиса, Б. В. Ермакова, Т. О. Перемитиной, В. В. Сергеева, Л. Оррала (L. Worrall), В. Г. Царегородцева, А. В. Чернова и др. Однако вопросы управления транспортной инфраструктурой с анализом пространственно-координированных объектов в рамках информационных технологий интеллектуальных транспортных систем требуют дополнительной проработки.

Целью диссертационной работы является повышение эффективности управления транспортной инфраструктурой посредством разработки методов, моделей, алгоритмов и программного обеспечения информационной поддержки управления пространственно-координированными объектами с использованием нейросетевых и ГИС-технологий.

Для достижения цели в работе поставлены следующие задачи:

1. Разработать метод совместного описания разнотипной (пространственно-координированной, атрибутивной) информации об объектах транспортной инфраструктуры на основе геоинформационных технологий.

2. Разработать методы анализа характеристик пространственно-координированных объектов для управления объектами транспортной инфраструктуры.

3. Разработать функциональную и информационную модели объектов транспортной инфраструктуры для информационной поддержки управления.

4. Разработать алгоритмы и программное обеспечение комплексной обработки разнотипной информации об объектах транспортной инфраструктуры для информационной поддержки управления.

Научная новизна работы содержится в следующих результатах:

1. Разработан метод совместного описания многослойной пространственно-координированной разнотипной информации об объектах транспортной инфраструктуры на основе геоинформационных технологий.

2. Разработаны методы анализа характеристик пространственно-координированных объектов для управления объектами транспортной инфраструктуры, основанные на нейросетевых технологиях.

3. Разработаны функциональная и информационная модели объектов транспортной инфраструктуры, построенные на теории паттернов и методах нейросетевого и объектно-ориентированного анализа и проектирования.

4. Разработаны алгоритмы нейросетевого анализа и исследования пространственно-координированных объектов транспортной инфраструктуры.

Практическая значимость. Результаты исследований в виде метода совместного описания разнотипной информации об объектах транспортной инфраструктуры, информационная и функциональные модели и нейросетевые алгоритмы анализа разнотипной информации для исследования объектов транспортной инфраструктуры использовались при разработке интеллектуальной транспортной системы и позволяют автоматизировать работу с пространственной и атрибутивной информацией (два свидетельства об официальной регистрации программ для ЭВМ № 2007613790 от 05.09.2007 и № 2007613780 от 05.09.2007).

Методика исследования. В работе использовались методы теории управления, системного анализа, проектирования информационных систем на основе теории паттернов, методы математического и геоинформационного моделирования, многомерной геометрии, нейросетевого анализа, организации баз пространственных данных и объектно-ориентированного программирования.

На защиту выносятся 1. Метод совместного описания многослойной разнотипной (пространственно-координированной, атрибутивной) информации об объектах транспортной инфраструктуры урбанизированной территории на основе геоинформационных технологий.

2. Методы нейросетевого исследования характеристик объектов транспортной инфраструктуры, проводимого с целью обеспечения безопасности и повышения пропускной способности транспортной сети.

3. Функциональная и информационная модели объектов транспортной инфраструктуры, построенные на методах теории паттернов, нейросетевого и объектно-ориентированного анализа и проектирования.

4. Алгоритмы и программное обеспечение обработки и нейросетевого анализа пространственно-координированных объектов транспортной инфраструктуры урбанизированной территории.

Реализация работы. Результаты диссертационной работы нашли применение при выполнении научно-исследовательских работ:

Х Федеральная целевая программа Повышение безопасности дорожного движения в 2006-2012 годах.

Х Грант гос. рег. № 341Т3.9Д Применение нейросетевых технологий в программном комплексе исследования корреляции пространственно-координированных данных.

Прикладные разработки, связанные с созданием систем программного комплекса Интеллектуальная транспортная система, а также с автономным использованием отдельных разработанных инструментальных средств, выполнялись в рамках этих программ:

Х ООО Вэймарк, 2008-2011 гг.: Реконструкция автомобильной дороги общего пользования Самарской области, расположенной в границах городского округа Самара, Красноглинское шоссе, Комплексная схема прогнозирования интенсивности транспортных потоков на уличнодорожной сети г. Самара, Построение схем безопасности дорожного движения с использованием электронной карты города.

Х ООО Меркури Девелопмент Раша: методы и алгоритмы работы с нейросетевыми структурами; технологии и паттерны проектирования систем управления и визуализации пространственно-координированных данных.

Результаты научных исследований в области теории управления транспортными потоками, методологии имитационного моделирования, технологии программирования внедрены в учебный процесс Самарского государственного аэрокосмического университета.

Апробация работы. Основные теоретические и практические результаты работы докладывались на Международных, Российских и региональных научных конгрессах и конференциях. Доклады представлены на: Компьютерные науки и информационные технологии (CSITТ2009); ХII - ХVIII Международных научных конференциях Математика. Компьютер. Образование (Пущино-Дубна, МГУ, 2005-2011); Международной конференции с элементами научной школы для молодежи Перспективные информационные технологии для авиации и космоса (ПИТ-2010) (Самара, 2010);

Международной междисциплинарной научной конференции (Тверь, 2009);

Шестом Международном симпозиуме (INTELSТ2004) Интеллектуальные системы (Москва-Саратов, 2004); 6, 7 международных научно-практических конференциях Организация и безопасность дорожного движения в крупных городах (Санкт-Петербург, 2004, 2006); международной молодежной научной конференции XII Туполевские чтения (Казань, 2004); VI всероссийской научной конференции студентов и аспирантов Техническая кибернетика, радиоэлектроника и системы управления (Таганрог, 2002); XXXIII Самарской областной студенческой научной конференции (Самара, 2007), Региональной научно-практ. конф., посвященной 50-летию полета человека в космос (Самара, 2011).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 26 работ, в том числе 1 монография, 4 статьи в изданиях, определенных ВАК Минобрнауки России, 17 материалов конференций и семинаров, 2 свидетельства о регистрации программ и баз данных, 2 статьи в сборниках научных работ.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав основного материала, заключения, библиографического списка из 159 наименований и 6 приложений. Объем работы 179 страниц машинописного текста, включая 60 рисунков и 7 таблиц.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении приводится общая характеристика работы - обоснована актуальность темы диссертации, указаны цель и задачи исследования, выделены результаты, имеющие научную новизну и практическую ценность работы.

Первая глава диссертации посвящена аналитическому обзору, классификации моделей и методов решения задач управления транспортной инфраструктурой урбанизированной территории, что является одной из подзадач интеллектуальных транспортных систем. ИТС применяются для решения задач организации дорожного движения, на основе современных информационных технологий, организации информационных потоков о функционировании транспортной инфраструктуры. В главе приведены результаты анализа функционирования существующих ИТС и их возможностей управления объектами транспортной инфраструктуры.

Транспортная инфраструктура - это сложная система взаимодействующих объектов, состоящая из улично-дорожной сети, технических средств организации дорожного движения и транспортного потока (ТП). Задача управления движением транспортных потоков на улично-дорожной сети (УДС) решается путем расстановки на УДС технических средств организации дорожного движения (ТСОДД): дорожных знаков, светофоров, разметки. Построение прогноза динамики возникновения событий на уличнодорожной сети с одновременным учетом многих факторов имеет значительный социально-экономический эффект. При этом важным моментом является повышение эффективности принимаемых решений, которые должны одновременно учитывать факторы различной природы. Результатом принимаемых решений должно быть снижение аварийности или увеличение пропускной способности участка улично-дорожной сети.

Эффективным инструментом для работы с географическими данными, в частности с объектами транспортной инфраструктуры, являются геоинформационные системы (ГИС). Аналитические подсистемы геоинформационных систем интегрируют пространственно-координированные данные и методы извлечения знаний о географических сущностях, свойствах объектов и связях. Они позволяют автоматически пополнять данные, изучать проблему в динамике, моделировать различные варианты решения задачи для выбора оптимального.

Анализ существующих пространственных аналитических систем показал недостаточное присутствие в них такого инструмента, как методы искусственного интеллекта, позволяющих решать задачи большой размерности при помощи моделирования естественных процессов мышления.