УДК: 656.1
https://doi.org/10.25198/2077-7175-2026-1-11


просмотр

ПРИКЛАДНАЯ МАТЕМАТИКА И ТРАНСПОРТНЫЕ ЗАДАЧИ

М. Г. Бояршинов
Пермский национальный исследовательский политехнический университет, Пермь, Россия
e-mail: mgboyarshinov@pstu.ru

Аннотация. Обработка данных мониторинга потоков транспортных средств является основой построения интеллектуальных транспортных систем, оптимизации и управления транспортными процессами, обеспечения безопасности дорожного движения. В предлагаемой работе выполнен обзор некоторых современных методов обработки данных, поступающих от комплексов фото- и видеофиксации, установленных на транспортных магистралях, а также представлены решения задач математического моделирования процессов, связанных с движением автомобильного транспорта по дорогам промышленного города. Объектом изучения является поток автомобильного транспорта по улично-дорожной сети, предмет исследования – количественное описание закономерностей движения случайного потока автомобилей, а также влияние этих потоков транспорта на экологию территорий, прилежащих к транспортным магистралям, и благополучие жителей этих территорий. Основой теоретико-методологического подхода являются подходы математической статистики, Фурье-, вейвлет- и фрактального анализа, метод нормированного размаха, точные и численные решения фундаментальных уравнений газовой динамики. В результате исследования выявлены новые закономерности детерминированных и стохастических показателей движения потока автомобилей и их количественные взаимозависимости. Теоретическая и практическая значимость работы заключается в применении известных математических методов анализа временных рядов для обработки данных, получаемых в режиме реального времени от комплексов фото- и видеофиксации, в представлении новых решений задач газовой динамики для применения в области транспортных процессов. Направление дальнейших исследований – адаптация современных методов анализа временных рядов для использования в интеллектуальных транспортных системах, автоматизированных системах управления дорожным движением, оптимальном управлении светофорными объектами, построении новых решений в задачах транспортных процессов со случайными характеристиками.

Ключевые слова: транспортный поток, амплитудно-частотный анализ, вейвлет-анализ, фрактальный анализ, метод нормированного размаха, концентрация отработавших газов, давление звуковой волны.

Благодарности. Автор благодарит кандидата технических наук, доцента Щелудякова Алексея Михайловича, соискателей Вавилина Александра Сергеевича, Щукина Юрия Алексеевича за помощь в сборе, хранении, систематизации и обработке данных. ООО «Технология безопасности дорожного движения» в лице генерального директора Сычикова Дмитрия Васильевича за моральную, техническую и материальную поддержку проводимых исследований.

Для цитирования: Бояршинов М. Г. Прикладная математика и транспортные задачи // Интеллект. Инновации. Инвестиции. – 2026. – № 1. – С. 11–44. – https://doi.org/10.25198/2077-7175-2026-1-11.


Литература

  1. Абдулгазис У. А., Билялова Л. Р., Ситшаева З. З. Управление движением автотранспортных потоков на регулируемом пересечении с учетом динамических и вероятностных параметров // Ученые записки Крымского инженерно-педагогического университета. – 2019. – №3 (65). – С. 248–251. – EDN: FTCGRA.
  2. Анисимов И. А., Осипов Г. С. Сравнение классического и модифицированного методов расчета фрактальной размерности временных рядов с помощью показателя Херста // Международный журнал гуманитарных и естественных наук. – 2020. – № 10–2(49). – С. 6–10. – https://doi.org/10.24411/2500-1000-2020-11104. – EDN: VYWRKI.
  3. Барабаш Т. К., Масловская А. Г. Компьютерное моделирование фрактальных временных рядов // Вестник Амурского государственного университета. Серия: Естественные и экономические науки. – 2010. – № 49. – С. 31–38. – EDN: PZMJRB.
  4. Белов П. Н., Карлова З. Л. Траекторная модель переноса загрязнений // Метеорология и гидрология. – 1990. – № 12. – С. 67–74.
  5. Блохинцев Д. И. Акустика неоднородной движущейся среды. – М. : Наука, 1981. – 203 с.
  6. Бояршинов М. Г. Особенности использования метода нормированного размаха и фрактального анализа при изучении интенсивности потока автомобильного транспорта // Мир транспорта. – 2024. – Т. 22, № 3 (112). – С. 12–21. – https://doi.org/10.30932/1992-3252-2024-22-3-2. – EDN: ZBMWVY.
  7. Бояршинов М. Г. Распределение концентрации выхлопных газов вблизи автотрассы со случайным потоком транспорта // Инженерно-физический журнал. – 2006. – Т. 79, № 6. – С. 128–140. – EDN: PBRDGR.
  8. Бояршинов М. Г. Решение системы уравнений Эйлера для установившегося течения идеального газа из точечного источника // Вестник Челябинского государственного университета. – 2010. – № 24 (205). – С. 5–8. – EDN: MWJLWD.
  9. Бояршинов М. Г., Вавилин А. С. Закономерности показателя транспортного затора на некоторых пересечениях улично-дорожной сети // Интеллект. Инновации. Инвестиции. – 2024. – № 1. – С. 95–115. – https://doi.org/10.25198/2077-7175-2024-1-95. – EDN: VQABMV.
  10. Бояршинов М. Г., Вавилин А. С. Продолжительность движения автомобилей в потоке как индикатор транспортного затора // Мир транспорта. – 2023. – Т. 21, № 5 (108). – С. 93–105. – https://doi.org/10.30932/1992-3252-2023-21-5-11. – EDN: LMYHCK.
  11. Бояршинов М. Г., Вавилин А. С. Характеристики транспортного затора на основе данных системы фото- и видеофиксации // Интеллект. Инновации. Инвестиции. – 2023. – № 3. – С. 83–106. – https://doi.org/10.25198/2077-7175-2023-3-83. – EDN: VJFNTJ.
  12. Бояршинов М. Г., Вавилин А. С., Васькина Е. В. Применение вейвлет-анализа для исследования интенсивности транспортного потока // Интеллект. Инновации. Инвестиции. – 2022. – № 4. – С. 88–103. – https://doi.org/10.25198/2077-7175-2022-4-88. – EDN: BBHFDH.
  13. Бояршинов М. Г., Вавилин А. С., Васькина Е. В. Применение показателя Хёрста для исследования интенсивности транспортного потока // Интеллект. Инновации. Инвестиции. – 2022, – № 2. – С. 68–81. – https://doi.org/10.25198/2077-7175-2022-2-68. – EDN: RXHDQO.
  14. Бояршинов М. Г., Вавилин А. С., Шумков А. Г. Фурье-анализ интенсивности транспортного потока // Интеллект. Инновации. Инвестиции. – 2021. – № 4. – С. 46–59. – https://doi.org/10.25198/2077-7175-2021-4-46. – EDN: SJOPEL.
  15. Бояршинов М. Г., Щукин Ю. А. Особенности функционирования придорожного парковочного пространства // Интеллект. Инновации. Инвестиции. – 2024. – № 6. – С. 89–108. – https://doi.org/10.25198/2077-7175-2024-6-89. – EDN: YSVAZK.
  16. Бояршинов М. Г., Щукин Ю. А., Артеменко Д. В. Количественные характеристики использования придорожного парковочного пространства // Мир транспорта и технологических машин. – 2025. – № 1–2 (88). – С. 63–70. – https://doi.org/10.33979/2073-7432-2025-1-2(88)-63-70. – EDN: PKUACK.
  17. Вахрамеева М. В., Чуприкова З. В. Направления статистического изучения развития транспортных экосистем // Транспортное дело в России. – 2020. – № 4. – С. 60–62. – EDN: HXZKWB.
  18. Ветрогон А. А., Крипак М. Н. Транспортное моделирование как инструмент для эффективного решения задач в области управления транспортными потоками // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. – 2018. – № 3 (59). – С. 82–91. – https://doi.org/10.26731/1813-9108.2018.1(57).82-91. – EDN: YSFXUL.
  19. Вибрации в технике: Справочник. В 6-ти т. / И. И. Артоболевский [и др.] – Т. 1. Колебания линейных систем / Под ред. В. В. Болотина. – М. : Машиностроение, 1978. – 352 с.
  20. Витязев В. В. Вейвлет-анализ временных рядов: учебное пособие. – СПб. : Изд-во С.-Петерб. ун-та, 2001. – 58 c.
  21. Волкова О. Д., Самойлова Т. С. Методология экологического нормирования нагрузок выбросов автотранспорта на лесные экосистемы // Экологическое нормирование: проблемы и методы. – М., 1992. – С. 35–37.
  22. Гандин Л. С., Соловейчик Р. Э. О распространении дыма из фабричных труб // Труды главной геофизической обсерватории имени А. И. Воейкова. – 1958. – Вып. 77 Вопросы физики приземного слоя воздуха. – С. 84–94.
  23. Главацкий С. П. Статистический анализ трафика социальных сетей // Наукові праці ОНАЗ ім. О.С. Попова. – 2013. – № 2. – С. 94–99. – EDN: SEQAQZ
  24. Голубь Ю. Я. Аналитическое рассмотрение фрактальной размерности кросс-курсов одной валюты по отношению к другой // Наука и бизнес: пути развития. – 2014. – № 7(37). – С. 42–45. – EDN: SUFBVT.
  25. Голубь Ю. Я. Изучение фрактальной размерности произведения временного ряда на число и умножения временных рядов // Наука и бизнес: пути развития. – 2016. – № 5(59). – С. 72–76. – EDN: WFJNCD.
  26. Денисов А. И. О распространении пыли и газов из дымовых труб // Изв. АН СССР, геофизика. – 1957. – № 6. – С. 834–837.
  27. Дещеревский А. В. Фрактальная размерность, показатель Херста и угол наклона спектра временного ряда : монография. – М. : Объединенный институт физики Земли им. О. Ю. Шмидта, 1997. – 36 с. – EDN: WLESYZ.
  28. Дрю Д. Теория транспортных потоков и управление ими. – М. : Транспорт, 1972. – 424 с.
  29. Едигаров А. С. Численный расчет турбулентного течения холодного тяжелого газа в атмосфере // Журнал вычислительной математики и математической физики. – 1991. – Т. 31, № 9. – С. 1369–1380.
  30. Жмурко Д. Ю., Осипов А. К. Прогнозирование показателей развития сахарной отрасли с применением методов фрактального анализа // Вестник Удмуртского университета. Серия Экономика и право. – 2018. – Т. 28, № 2. – С. 185–193. – EDN: LVBFMT.
  31. Калуш Ю. А., Логинов В. М. Показатель Хёрста и его скрытые свойства // Сибирский журнал индустриальной математики. – 2002. – Т. 5, № 4 (12). – С. 29–37. – EDN: HZOKUN.
  32. Кривоносова Е. К., Первадчук В. П., Кривоносова Е. А. Сравнение фрактальных характеристик временных рядов экономических показателей // Современные проблемы науки и образования. – 2014. – № 6. – С. 113. – EDN: TGQDAZ.
  33. Лопухин А. М. Применение методов фрактального анализа к прогнозированию показателей развития предприятий кофейной отрасли // Continuum. Математика. Информатика. Образование. – 2020. – № 4 (20). – С. 70–79. – https://doi.org/10.24888/2500-1957-2020-4-70-79. – EDN: NKFVHH.
  34. Мандельброт Б. Фрактальная геометрия природы. – М. : Институт компьютерных исследований, 2002. – 656 с.
  35. Марчук Г. И. Математическое моделирование в проблеме окружающей среды. – М. : Наука, 1982. – 319 с.
  36. Михайлов А. Ю., Попова Е. Л. Анализ математических моделей расчета интервалов следования в главных потоках для преобладающих дорожных условий Российской Федерации // Вестник Сибирского государственного автомобильно-дорожного университета. – 2020. – Т. 17, № 6 (76). – С. 714–725. – https://doi.org/10.26518/2071-7296-2020-17-6-714-725. – EDN: RYOHPR.
  37. Михеев С. В. Сетецентрическое управление на основе микро- и макромоделей транспортных потоков // Программные продукты и системы. – 2018. – № 1. – С. 19–24. – EDN: YPKTVJ.
  38. Некрасова И. В. Показатель Хёрста как мера фрактальной структуры и долгосрочной памяти финансовых рынков // Международный научно-исследовательский журнал. – 2015. – № 7–3 (38). – С. 87–91. – EDN: UCQPXD.
  39. Новые эффективные численные методики моделирования процесса распространения радионуклидов в атмосфере и их практическое использование / Р. В. Арутюнян [и др.] // Известия Российской академии наук. Энергетика. – 1995. – № 4. – С. 19–30. – EDN: VZBLUV.
  40. Петров В. Ю., Петухов М. Ю., Якимов М. Р. Анализ режимов работы улично-дорожной сети крупных городов на примере города Перми : монография. – Пермь: ПГТУ, 2004. – 275 с. – EDN: RXRRBT.
  41. Пиров Ж. Т., Михайлов А. Ю. Влияние распределения транспортных потоков на скорость сообщения на сегментах городских улиц с регулируемым движением // Интеллект. Инновации. Инвестиции. – 2020. – № 2. – С. 115–124. – https://doi.org/10.25198/2077-7175-2020-2-115. – EDN: YAHUBX.
  42. Прочность, устойчивость, колебания: Справочник в 3-х т. / Б. Л. Абрамян [и др.] – Т. 1 / Под ред. И. А. Биргера и Я. Г. Пановко. – М. : Машиностроение, 1968. – 464 с.
  43. Распределение потоков индивидуального автотранспорта в городских сетях на основе задержек на перекрестках / Д. М. Ву [и др.] // Автомобильный транспорт (Харьков). – 2020. – № 46. – С. 47–62. – https://doi.org/10.30977/АТ.2219-8342.2020.46.0.47. – EDN: ECSIHZ.
  44. Сильянов В. В. Теория транспортных потоков в проектировании дорог и организации движения. – М. : Транспорт, 1977. – 303 с.
  45. Сильянов В. В. Транспортно-эксплуатационные качества автомобильных дорог. – М. : Транспорт, 1984. – 287 с.
  46. Сильянов В. В., Домке Э. Р. Транспортно-эксплуатационные качества автомобильных дорог и городских улиц : учебник. – М. : Издательский центр «Академия», 2008. – 352 с.
  47. Симонов П. М., Гарафутдинов Р. В. Моделирование и прогнозирование динамики курсов финансовых инструментов с применением эконометрических моделей и фрактального анализа // Вестник Пермского университета. Серия: Экономика. – 2019. – Т. 14, № 2. – С. 268–288. – https://doi.org/10.17072/1994-9960-2019-2-268-288. – EDN: NHKAMR.
  48. Смирнов Н. В., Дунин-Барковский И. В. Курс теории вероятностей и математической статистики для технических приложений. – М. : Наука, 1969. – 511 с.
  49. Сравнение моделей распространения загрязнений в атмосфере / И. В. Белов [и др.] // Математическое моделирование. – 1999. – Т. 11, № 8. – С. 52–64.
  50. Структурно-функциональный анализ твёрдых тканей зубов в оценке качества технологий отбеливания / Е. С. Ерофеева [и др.] // Российский журнал биомеханики. – 2010. – Т. 14, № 2. – С. 47–55. – EDN: MSOHWL.
  51. Углова Е. В., Саенко С. С. Распределение транспортных потоков по полосам движения на автомагистралях // Вестник МАДИ. – 2017. – № 1 (48). – С. 98–105. – EDN: YGTWLH.
  52. Фельдман Ю. Г. Гигиеническая оценка автотранспорта как источника загрязнения атмосферного воздуха. – М. : Медицина. – 1975. – 160 с.
  53. Цветков И. В., Крылова О. И. Комплекс программ и алгоритм расчета фрактальной размерности и линейного тренда временных рядов // Программные продукты и системы. – 2012. – № 4. – С. 21. – EDN: OXSJMU.
  54. Численное исследование актуальных проблем машиностроения и механики сплошных и сыпучих сред методом крупных частиц: в 5 томах / Под. ред. Ю. М. Давыдова. – М. : Национальная академия прикладных наук, 1995. – 1658 с.
  55. Шамлицкий Я. И., Охота А. С., Мироненко С. Н. Моделирование транспортных потоков в среде AnyLogic // Программные продукты и системы. – 2018. – № 3. – С. 632–635. – EDN: UYSVPQ.
  56. Шатров А. В., Шварц К. Г. Численное моделирование атмосферных мезомасштабных процессов переноса примесей в окрестности города Kирова // Вычислительная механика сплошных сред. – 2010. – Т. 3, № 3. – С. 117–125. – EDN: NTKDNL.
  57. Шмырин А. М., Седых И. А., Щербаков А. П. Методы нелинейного анализа при исследовании характеристик производства клинкера // Вестник Тамбовского университета. Серия: Естественные и технические науки. – 2014. – Т. 19, № 3. – С. 923–926. – EDN: SJSQBH.
  58. Щелудяков А. М., Бояршинов М. Г. Аудио-идентификация транспортного средства // Мир транспорта и технологических машин. – 2025. – № 2–3 (89). – С. 45–54. – https://doi.org/10.33979/2073-7432-2025-2-3(89)-45-54. – EDN: OAJDBT.
  59. Boyarshinov M. G., Vavilin A. S. (2021) The deterministic component of the traffic flow intensity. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, International Conference: Actual Issues of Mechanical Engineering (AIME 2020) 27th-29th October 2020, Saint-Petersburg, Russian Federation. – Vol. 1111. – No. 012013, 10 p. – https://doi.org/10.1088/1757-899X/1111/1/012013. (In Eng.).
  60. Chandra D., et al. (2023) The Effect of Traffic Characteristics on Noise Level in Padang City. Journal of Physics: Conference Series. – Vol. 2582. – No. 012037. – https://doi.org/10.1088/1742-6596/2582/1/012037. (In Eng.).
  61. Chauhan B. S., et al. (2024) Comparison of Analytical and Machine Learning Models in Traffic Noise Modeling and Predictions. MAPAN-Journal of Metrology Society of India. – Vol. 39. – No. 2, рр. 397–415. – https://doi.org/10.1007/s12647-023-00692-4. (In Eng.).
  62. Chock D. P. (1988) A simple line-source model for dispersion near roadways. Atmos. Environ. – Vol. 6. – No. 1, рp. 221–232. (In Eng.).
  63. Chouksey A. K., et al. (2023) Heterogeneous road traffic noise modeling at mid block sections of mid sized city in India. Environmental Monitoring Assessment. – Vol. 195. – No. 1349. – https://doi.org/10.1007/s10661-023-11924-0. (In Eng.).
  64. Coensel B. D., Botteldooren D. (2007) Microsimulation Based Corrections on the Road Traffic Noise Emission Near Intersections. Acta Acustica United With Acustica. – Vol. 93, рр. 241–252. (In Eng.).
  65. Csanady G. T. (1981) Crosswind shear quality model performance – a summary of the AMS workshop on dispersion model performance. Bulletin of the American Meteorological Society. – Vol. 61, рp. 599–609. (In Eng.).
  66. Das S., Kalidoss V., Bakshi S. (2023) Noise levels at traffic intersections and awareness of noise pollution among traffic policemen and automobile drivers. International Journal of Occupational Safety and Health. – Vol. 13. – No. 3, рр. 353–360. (In Eng.).
  67. Deryabin I., et al. (2022) Traffic lights as a factor in the regulation of traffic noise. Transportation Research Procedia. – Vol. 63(2), рр. 436–440. – https://doi.org/10.1016/j.trpro.2022.06.032. (In Eng.).
  68. Desarnaulds V., Monay G., Carvalho A. (2004) Noise Reduction by Urban Traffic Management. Th. P2. 23, IV, рр. 3257–3260. − URL: https://pages.up.pt/~up209614/ica04.pdf (acсessed: 04.02.2025).
  69. Elkafoury A., Elboshy B., Darwish A. M. (2023) Development of response surface method prediction model for traffic related roadside noise levels based on traffic characteristics. Environmental Science and Pollution Research. –Vol. 30, рр. 94229–94241. – https://doi.org/10.1007/s11356-023-28934-7. (In Eng.).
  70. Ghiasi A., et al. (2017) A mixed traffic capacity analysis and lane management model for connected automated vehicles: A Markov chain method. Transportation Research. Part B Methodological. – Vol. 106. – No. 8, рp. 266–292. – https://doi.org/10.1016/j.trb.2017.09.022. (In Eng.).
  71. Grassberger P., Procaccia I. (1983) Characterization of Strange Attractors. Physical Review Letters. – Vol. 50, рp. 346–349. – https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.50.346. (In Eng.).
  72. Hałucha M., Bohatkiewicz J., Mioduszewski P. (2023) Modeling the effect of electric vehicles on noise levels in the vicinity of rural road sections. Archives of Civil Engineering. – Vol. LXIX. – No. 3, рр. 573–586. – https://doi.org/10.24425/ace.2023.146098. (In Eng.).
  73. Heidorn K. C., Davies A. E., Murphy M. C. (1991) Wind tunnel modelling of roadways: comparison with mathematical models . J. Air and Waste Manag. Assoc. – Vol. 41. – No. 11, рp. 1469–1475. (In Eng.).
  74. Hu G., et al. (2020) Analytical approximation for macroscopic fundamental diagram of urban corridor with mixed human and connected and autonomous traffic. IET Intelligent Transport Systems. – Vol. 15. – No. 3, рp. 261–272. – https://doi.org/10.1049/itr2.12020. (In Eng.).
  75. Itaa C. M., Ugwoha E., Yorkor B. (2023) Evaluation of Daily Vehicular Traffic Flows and Noise Levels at Major Junctions in Port Harcourt Metropolis, Nigeria. Journal of Scientific Research and Reports. – Vol. 29. – No. 10, рр. 71–84. – https://doi.org/10.9734/jsrr/2023/v29i101799. (In Eng.).
  76. Kaklauskas L., Sakalauskas L. (2013) Study of on-line measurement of traffic self-similarity. Central European Journal of Operations Research. – Vol. 21, рp. 63–84. (In Eng.).
  77. Kasibhatla P. S., Peters L. K., Fairweather G. (1988) Numerical simulation of transport from an infinite line source: Error analysis. Atmos. Environ. – Vol. 22. – No. 1, рp. 75–82. (In Eng.).
  78. Kedri F. K., et al. (2023) Assessment of traffic noise pollution at residential and school areas in Jeli, Kelantan. BIO Web of Conferences. – Vol. 73. – Nо. 05024, рр. 1–7. – https://doi.org/10.1051/bioconf/20237305024. (In Eng.).
  79. Kotzen B. (2009) Environmental noise barriers: a guide to their acoustic and visual design. London, New York. – 294 p.
  80. Kowalski M., et al. (2023) Effects of speed limits introduced to curb road noise on the performance of the urban transport system . Journal of Transport & Health. – Vol. 30. – No. 101592, рр. 1−16. – https://doi.org/10.1016/j.jth.2023.101592. (In Eng.).
  81. Lakawa I., Hujiyanto H., Haryono H. (2023) A study of heterogeneous traffic noise trigger parameters for urban areas. Technium: Romanian Journal of Applied Sciences and Technology. – Vol. 13, рр. 79–87. – https://doi.org/10.47577/technium.v13i.9572. (In Eng.).
  82. Li. L., et al. (2012) A Mixed-Fractal Traffic Flow Model Whose Hurst Exponent Appears Crossover. Fifth International Joint Conference on Computational Sciences and Optimization, 23-26 June 2012. Harbin, China. – https://doi.org/10.1109/CSO.2012.103. (In Eng.).
  83. Luhar A. K., Patil R. S. (1986) Estimation of emission factors for Indian Vehicles. Indian J. of Air Pollution Control. – Vol. 7, рp. 155–160. (In Eng.).
  84. Luhar A. K., Patil R. S. (1989) A general finite line source model for vehicular pollution prediction. Atmospheric Environment. – Vol. 23, рp. 555–562. – https://doi.org/10.1016/0004-6981(89)90004-8. (In Eng.).
  85. Mehrvar H. R., Le-Ngoc T. (1995) Estimation of Degree of Self-Similarity for Traffic Control in Broadband Satellite Communications. Proceedings 1995 Canadian Conference on Electrical and Computer Engineering, 5–8 Sept., 1995. Montreal, Quebec, Canada. – https://doi.org/10.1109/CCECE.1995.528187. (In Eng.).
  86. Meng Q., Khoo H. L. (2009) Self-Similar Characteristics of Vehicle Arrival Pattern on Highways. Journal of Transportation Engineering. – Vol. 135. – No. 11, рp. 864–872. – https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-947X(2009)135:11(864). (In Eng.).
  87. Moriguchi Y., Uehara K. (1986) Numerical and experimental simulation of vehicle exhaust gas dispersion for complex urban roadways and their surroundings. Journal of Wind Engineering. – No. 25, рp. 102–107. (In Eng.).
  88. Sippel I., Magdin K., Evtyukov S. (2023) Noise pollution of the road network of the city by road transport. APEC-VI. E3S Web of Conferences. – Vol. 411. – No. 02038. – https://doi.org/10.1051/e3sconf/202341102038. (In Eng.).
  89. Sivacoumar R., Thanasekaran K. (1999) Line source model for vehicular pollution prediction near roadways and model evaluation through statistical analysis. Environmental Pollution. – Vol. 104. – No. 3, рp. 389–395. – EDN: ACEPSP.
  90. Sørensen M., et al. (2023) Health position paper and redox perspectives – Disease burden by transportation noise. Redox Biology. – Vol. 69. – No. 102995. – https://doi.org/10.1016/j.redox.2023.102995. (In Eng.).
  91. Sutcliffe J., et al. (2016) Harold Edwin Hurst: the Nile and Egypt, past and future. Hydrological Sciences Journal. – Vol. 61. – No. 9, рp. 1557–1570. – https://doi.org/10.1080/02626667.2015.1019508. (In Eng.).
  92. Svensson T. (2002) Konsekvenser av traffic calming – Kunskapsöversikt och forskningsbehov. Proceedings from the Annual Transport Conference at Aalborg University. – Vol. 9(1). – https://doi.org/10.5278/ojs.td.v9i1.4587.
  93. Totouom A., et al. (2023) Residential traffic noise exposure and health in Cameroon . Journal of Environmental Economics and Policy. – Vol. 13. – No. 2, рр. 259–273. – https://doi.org/10.1080/21606544.2023.2241408. (In Eng.).
  94. Wang S., Ahmed N. U., Yeap T. H. (2019) Optimum Management of Urban Traffic Flow Based on a Stochastic Dynamic Model. IEEE Transactions On Intelligent Transportation Systems. – Vol. 20. – No. 12, рp. 4377–4389. (In Eng.).
  95. Ye C., Li H., Xu G. (2014) An Early Warning Model of Traffic Accidents Based on Fractal Theory. 2014 IEEE 17th International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), October 8–11, 2014. Qingdao, China. – https://doi.org/10.1109/ITSC.2014.6958055. (In Eng.).

Для того, чтобы мы могли качественно предоставить вам услуги, мы используем cookies, которые сохраняются на вашем компьютере (сведения о местоположении; ip-адрес; тип, язык, версия ОС и браузера; тип устройства и разрешение его экрана; источник, откуда пришел на сайт пользователь; какие страницы открывает и на какие кнопки нажимает пользователь; эта же информация используется для обработки статистических данных использования сайта посредством интернет-сервиса Яндекс.Метрика). Нажимая кнопку «Согласен», вы подтверждаете то, что вы проинформированы об использовании cookies на нашем сайте. Отключить cookies вы можете в настройках своего браузера.