ИНТЕГРАЦИЯ МЕТОДОВ КОГНИТИВНОГО АНАЛИЗА В СИСТЕМУ ОЦЕНКИ БЕЗОПАСНОСТИ ДОРОЖНОЙ ИНФРАСТРУКТУРЫ

##plugins.themes.bootstrap3.article.main##

Д. В. КАПСКИЙ
С. В. БОГДАНОВИЧ

Аннотация

Представлен инновационный подход к оценке опасности участков автомобильных дорог, основанный на интеграции методов когнитивного моделирования и нечеткой логики. Предложена комплексная методика, позволяющая учитывать широкий спектр количественных и качественных характеристик дорожных условий, а также моделировать сложные нелинейные взаимосвязи между различными факторами риска. Разработанный подход включает несколько ключевых этапов: построение детализированной когнитивной карты, отражающей структуру взаимосвязей между факторами безопасности; формализацию факторов опасности с использованием аппарата нечетких множеств; алгоритм анализа рисков, основанный на импульсном моделировании. Отмечены перспективные направления дальнейших исследований, включая интеграцию разработанного подхода с геоинформационными системами, применение методов машинного обучения для автоматической настройки параметров модели и разработку динамических когнитивных карт, способных адаптироваться к изменяющимся условиям в реальном времени.

##plugins.themes.bootstrap3.article.details##

Как цитировать
КАПСКИЙ, Д. В., & БОГДАНОВИЧ, С. В. (2024). ИНТЕГРАЦИЯ МЕТОДОВ КОГНИТИВНОГО АНАЛИЗА В СИСТЕМУ ОЦЕНКИ БЕЗОПАСНОСТИ ДОРОЖНОЙ ИНФРАСТРУКТУРЫ. Вестник Полоцкого государственного университета. Серия B. Промышленность. Прикладные науки, (2), 36-49. https://doi.org/10.52928/2070-1616-2024-50-2-36-49
Выпуск
Раздел
Транспорт
Биографии авторов

Д. В. КАПСКИЙ, Белорусский национальный технический университет, Минск

д-р техн наук, проф.

С. В. БОГДАНОВИЧ, Белорусский национальный технический университет, Минск

канд. техн. наук, доц.

Библиографические ссылки

Kosko, B. (1986). Fuzzy cognitive maps. International Journal of Man-Machine Studies, 24(1), 65–75. DOI: 10.1016/S0020-7373(86)80040-2

Roberts, F.S. (1986). Diskretnye matematicheskie modeli s prilozheniyami k sotsial'nym, biologicheskim i ekologicheskim zadacham. Moscow: Nauka. (In Russ.)

Zadeh, L.A. (1965). Fuzzy sets. Information and Control, 8(3), 338–353. DOI: 10.1016/S0019-9958(65)90241-X

Mamdani, E.H. & Assilian, S. (1975). An experiment in linguistic synthesis with a fuzzy logic controller. International Journal of Man-Machine Studies, 7(1), 1–13. DOI: 10.1016/S0020-7373(75)80002-2

Hauer, E. (2009). Speed and safety. Transportation Research Record, 2103(1), 10–17. DOI: 10.3141/2103-02

Shankar, V., Mannering, F. & Barfield, W. (1995). Effect of roadway geometrics and environmental factors on rural freeway accident frequencies. Accident Analysis & Prevention, 27(3), 371–389. DOI: 10.1016/0001-4575(94)00078-Z

Bağdatlı Muhammed Emin Cihangir, Akbıyıklı, Rıfat & Papageorgiou, Elpiniki I. (2016). A Fuzzy Cognitive Map Approach Applied in Cost–Benefit Analysis for Highway Projects. International Journal of Fuzzy Systems, (19), 1512–1527. DOI: 10.1007/s40815-016-0252-3

Saaty, T.L. (2008). Decision making with the analytic hierarchy process. International Journal of Services Sciences, 1(1), 83–98. DOI: 10.1504/IJSSCI.2008.017590

Predrycz, W., Ekel, P. & Parreiras, R. (2011). Fuzzy Multicriteria Decision-Making: Models, Methods and Applications. ResearchGate. DOI: 10.1002/978-0-470-97403-2

Papageorgiou, E.I. & Salmeron, J.L. (2013). A review of fuzzy cognitive maps research during the last decade. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 21(1), 66–79. DOI: 10.1109/TFUZZ.2012.2201727

Cordón, O. (2011). A historical review of evolutionary learning methods for Mamdani-type fuzzy rule-based systems: Designing interpretable genetic fuzzy systems. International Journal of Approximate Reasoning, 52(6), 894–913. DOI: 10.1016/j.ijar.2011.03.004

Jang, J.S. (1993). ANFIS: adaptive-network-based fuzzy inference system. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, 23(3), 665–685. DOI: 10.1109/21.256541

Groumpos, P.P. (2010). Fuzzy cognitive maps: Basic theories and their application to complex systems. In Fuzzy cognitive maps (1–22). DOI: 10.1007/978-3-642-03220-2_1 Berlin; Heidelberg: Springer.

Miao, Y., Liu, Z.Q., Siew, C.K. & Miao, C.Y. (2001). Dynamical cognitive network – an extension of fuzzy cognitive map. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 9(5), 760–770. DOI: 10.1109/91.963762

Guerrero-Ibáñez, J., Zeadally, S. & Contreras-Castillo, J. (2018). Sensor technologies for intelligent transportation systems. Sensors, 18(4), 1212. DOI: 10.3390/s18041212

Shi, Q. & Abdel-Aty, M. (2015). Big data applications in real-time traffic operation and safety monitoring and improvement on urban expressways. Transportation Research. Part C: Emerging Technologies, (58), 380–394. DOI: 10.1016/j.trc.2015.02.022