ҚАЛАЛЫҚ КӨЛІК ЖҮЙЕСІН ТАЛДАУДА ЭКСПЕРИМЕНТТІК ЖӘНЕ ЕСЕПТІК ӘДІСТЕРДІҢ ИНТЕГРАЦИЯСЫ
Түйін сөздер:
смарт-технологиялар, ГАЖ, «ақылды» көлік жүйелері, эксперименттік зерттеулер, машиналық оқытуАңдатпа
Мақалада қалалық көлік жүйесін талдаудың кешенді тәсілі қарастырылған, оның негізінде смарт-технологияларды қолдана отырып, эксперименттік және есептік әдістердің интеграциясы жатыр. Зерттеу жүргізу үшін көлік құралдарының қозғалысының әртүрлі сценарийлерін модельдейтін үлгілер пайдаланылды. Бұл көлік ағындары туралы ақпаратты беру және өңдеу арқылы олардың параметрлерін оңтайландыруға мүмкіндік береді. Көлік саласында геоақпараттық жүйенің (ГАЖ) даму болашағы қарастырылып, автопилоттық навигациялық борттық ақпараттық жүйелермен жабдықталған «ақылды» көлік құралдарын біріктіру арқылы «ақылды» көлік жүйелерін құру мәселесі талданады. «Ақылды» көлік жүйелері заманауи жол қозғалысын ұйымдастырудың техникалық құралдарын қамтитын дамыған жол инфрақұрылымына ие болуы тиіс. «Ақылды» көлік жүйелерінде кептелістерді болжау және көлік құралдарының бағыттарын оңтайландыру үшін машиналық оқыту әдістері мен алгоритмдері, квантильдік регрессия және нейрондық желілер қолданылады. Жолдардың бақылау учаскелерінде жол инфрақұрылымымен өзара іс-қимыл бағытын оңтайландыру негізінде көлік жүйелерінің тиімділігін арттыру жөніндегі ұсыныстарды тәжірибелік сынақтан өткізу үшін эксперименттік зерттеулер жүргізу қажет. Зерттеу нәтижелері қалалық мобильділікті оңтайландыру мен көлік жүйелерінің тиімділігін арттыруда практикалық маңызға ие болады.
Пайдаланылған дереккөздер
- Abedzhanova, A.S., Dzhaxylykov, A.F., Rasskazov, P.A., Apshikur, B. & Islyam, G. (2023). Automated system for optimizing the movement of urban passenger transport using GIS. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences - ISPRS Archives. 2023, 48(5/W2-2023). P. 1–8. https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLVIII-5-W2-2023-1-2023.
- Apshikur, B., Maksimov, V.A., Toleubekyzy, I.T. & Alimkulov, M.M. (2024). Current assessment of atmospheric pollution by industrial enterprises in Ust-Kamenogorsk based on GIS technologies. InterCarto. InterGIS. Moscow: MSU, Faculty of Geography, 2024. V. 30. Part 2. P. 469–481. https://doi.org/10.35595/2414-9179-2024-2-30-469-481.
- Karunakaran, L., Rathnayaka, R., Seneviratna, D. & Kithulwatta, W.M.C.J.T. (2025). Artificial Intelligence in Smart Cities and Urban Mobility: A Systematic Literature Review. 4. 10. URL: https://ir.kdu.ac.lk/handle/345/8912.
- Li, W. & Kunyou, P. (2024). Quantitative analysis and model prediction of urban traffic flow optimization by geographic information technology. Applied Mathematics and Nonlinear Sciences. 2024. V. 9. https://doi.org/10.2478/amns-2024-3265.
- Liu, J., Zhang, T. & Yang, X. (2022). High-precision vehicle positioning by fusion of GPS and IMU in complex urban environments. Sensors, 2022, 22(1), 55. https://doi.org/10.3390/s22010055
- Mirovic, V., Mitrović Simić, J., Milicic, M. & Ruskic, N. (2024). Smart Mobility in Smart Cities. Jtttp - journal of traffic and transport theory and practice. https://doi.org/10.7251/JTTTP2402083M.
- Pali, P.,Verma, S., Patel, A., Pathak, V. & Soni, V. (2023). Intelligent Urban Transportation Systems (Iuts): A Survey of AI-Driven Innovations and Future Directions. International Journal of Innovative Research in Science,Engineering and Technology. 12. 8068-8073. https://doi.org/10.15680/IJIRSET.2023.1205498.
- Qin, X. (2023). Research on Big Data-Driven Urban Traffic Flow Prediction Based on Deep Learning. IJITSA. 2023. V.16. P. 1–20. https://doi.org/ 10.4018/IJITSA.323455.
- Radovic Markovic, M., Vukovic, N. & Mityagin, S. (2021). ICT and Smart Cities: Case Studies of Moscow and Saint-Petersburg. IPSI BgD Transactions on Internet Research. 2021.V. 17. P. 10-14. URL: https://ipsitransactions.org/journals/papers/tir/2021jan/p3.pdf.
- Sukhoruchkina, I.N. & Sukhoruchkina, A.A. (2023). Artificial intelligence and information technology support for smart city projects in Russia. Scientific and technical information. Series 1: Organization and methodology of information work. 2023, P. 21-27. https://doi.org/10.36535/0548-0019-2023-10-4.
- Tarissa, D. (2023). Comparison of Smart City Program in Indonesia and China Study Case: Jakarta and Beijing. Journal of Infrastructure Policy and Management. 2023, 6. 77-88. https://doi.org/10.35166/jipm.6.2.77-88.
- Wolniak, R. & Stecuła, K. (2024). Artificial Intelligence in Smart Cities—Applications, Barriers, and Future Directions: A Review. Smart Cities 2024, 7(3), 1346-1389; https://doi.org/10.3390/smartcities7030057.
- Yamamura, S., Fan, L. & Suzuki Y. (2017). Assessment of Urban Energy Performance through Integration of BIM and GIS for Smart City Planning. Procedia Engineering. 2017, 180, P.1462-1472. https://doi.org/10.1016/j.proeng.2017.04.309.
- «Д. Серікбаев атындағы Шығыс Қазақстан техникалық университеті» КЕАҚ. Лу Бань шеберханасы. URL: https://ektu.kz/departments/sc_mecheng/about_dep/lubanworkshop.aspx?lang=kz/ (дата обращения: 02.10.2025). // «D. Serıkbaev atyndağy Şyğys Qazaqstan tehnikalyq universitetı» KEAQ. Lu Bän şeberhanasy [D. Serikbayev East Kazakhstan Technical University NJSC. Lu Ban Workshop]. URL: https://ektu.kz/departments/sc_mecheng/about_dep/lubanworkshop.aspx?lang=kz/ (data obrashcheniya: 02.10.2025). (In Kaz.)
- Куценко С.М., Устюжанинова Д.С. Использование искусственного интеллекта и машинного обучения в транспортных системах // Экономика и предпринимательство. 2024. С. 1360–1362. URL: https://doi.org/10.34925/EIP.2024.164.3.265/ (дата обращения: 04.09.2025). // Kutsenko S.M., Ustyuzhaninova D.S. Ispol'zovanie iskusstvennogo intellekta i mashinnogo obucheniya v transportnykh sistemakh [The use of artificial intelligence and machine learning in transport systems] // Ekonomika i predprinimatel'stvo [Economics and Entrepreneurship]. 2024. P. 1360–1362. URL: https://doi.org/10.34925/EIP.2024.164.3.265/ (data obrashcheniya: 04.09.2025). (In Russ.)
