Bulletin of scientific research results

Бюллетень результатов научных исследований

2223-9987

81174

10.20295/2223-9987-2024-01-107-122

Проблематика транспортных систем

PROBLEMATIC OF TRANSPORT SYSTEM

Проблематика транспортных систем

Features of the use of BIG DATA in the study of freight traffic on railway transport

Особенности использования big data при исследовании грузопотоков на железнодорожном транспорте

Ярмолинский

Федор Александрович

Yarmolinskiy

Fedor Aleksandrovich

Покровская

Оксана Дмитриевна

Pokrovskaya

Oksana Dmitrievna

доктор технических наук;

doctor of technical sciences;

Пасечник

Екатерина Дмитриевна

Pasechnik

Ekaterina Dmitrievna

Пакулина

Елена Вячеславовна

Pakulina

Elena Vyacheslavovna

Трапезников

Александр Александрович

Trapeznikov

Aleksandr Aleksandrovich

trapeznikovaa1979@mail.ru

Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I Санкт-Петербург Россия Emperor Alexander I St. Petersburg State Transport University Saint-Petersburg Russian Federation

Военный институт железнодорожных войск и военных сообщений ВА МТО им. генерала армии А. В. Хрулёва Санкт-Петербург Россия Military Institute of Railway Troops and Military Communications of the VA MTO named after Army General A. V. Khrulev Saint-Petersburg Russian Federation

02 04 2024

2024 1 107 122 02 04 2024

https://itt-pgups.ru/en/nauka/article/81174/view

Цель: охарактеризовать особенности и перспективы использования инструментария и технологий больших данных в управлении перевозочным процессом на железных дорогах. Методы: нейросетевое моделирование, системный анализ, прогнозирование, программирование, большие данные, предиктивная аналитика. Результаты: предложена даталогическая модель сущностей для хранения актуальных данных по грузопотокам, предложена структура построения системы для накопления информации. Кроме того, в работе изучаются прикладные вопросы решения проблем хранения, получения и обработки данных при использовании методов big data. Практическая значимость: улучшение процесса управления процессами перевозок на железнодорожном транспорте в условиях цифровой трансформации в части получения более точных прогнозов.

Objective: to characterize the features and prospects of using big data tools and technologies in the management of the transportation process on railways. Methods: neural network modeling, system analysis, forecasting, programming, big data, predictive analytics. Results: a datalogical model of entities for storing up-to-date data on cargo flows is proposed, and a structure for building a system for accumulating information is proposed. In addition, the paper examines the applied issues of solving the problems of storing, receiving and processing data using big data methods. Practical significance: Improving the management of railway transportation processes in the context of digital transformation in terms of obtaining more accurate forecasts.

big data грузопотоки предиктивная аналитика цифровизация прогноз нейросетевая модель

big data cargo flows predictive analytics digitalization forecast neural network model

Подхалюзина В. А. Анализ состояния железнодорожного транспорта в России // Экономика и социум. 2014. № 2–3 (11) [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ analiz-sostoyaniya-zheleznodorozhnogo-transporta-v-rossii (дата обращения: 17.01.2024).

Podhalyuzina V. A. Analiz sostoyaniya zheleznodorozhnogo transporta v Rossii // Ekonomika i socium. 2014. № 2–3 (11) [Elektronnyy resurs]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ analiz-sostoyaniya-zheleznodorozhnogo-transporta-v-rossii (data obrascheniya: 17.01.2024).

Рогушина Ю. В. Разработка онтологической модели информационной потребности пользователя при семантическом поиске // Онтология проектирования. 2014. № 2 (12) [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/razrabotka-ontologicheskoy-modeli-informatsionnoypotrebnosti- polzovatelya-pri-semanticheskom-poiske (дата обращения: 17.01.2024).

Rogushina Yu. V. Razrabotka ontologicheskoy modeli informacionnoy potrebnosti pol'zovatelya pri semanticheskom poiske // Ontologiya proektirovaniya. 2014. № 2 (12) [Elektronnyy resurs]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/razrabotka-ontologicheskoy-modeli-informatsionnoypotrebnosti- polzovatelya-pri-semanticheskom-poiske (data obrascheniya: 17.01.2024).

Власов А. И., Подорин А. А., Малеваный А. Ю. и др. Анализ визуальных моделей технологии больших данных при мониторинге перевозочного процесса на основе хранилища рейсов грузовых вагонов // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. 2020. № 3 (67) [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/analiz-vizualnyh-modeleytehnologii- bolshih-dannyh-pri-monitoringe-perevozochnogo-protsesa-na-osnove-hranilischareysov- gruzovyh (дата обращения: 17.01.2024).

Vlasov A. I., Podorin A. A., Malevanyy A. Yu. i dr. Analiz vizual'nyh modeley tehnologii bol'shih dannyh pri monitoringe perevozochnogo processa na osnove hranilischa reysov gruzovyh vagonov // Sovremennye tehnologii. Sistemnyy analiz. Modelirovanie. 2020. № 3 (67) [Elektronnyy resurs]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/analiz-vizualnyh-modeleytehnologii- bolshih-dannyh-pri-monitoringe-perevozochnogo-protsesa-na-osnove-hranilischareysov- gruzovyh (data obrascheniya: 17.01.2024).

Кравченко В. О., Крюкова А. А. Большие данные — практические аспекты и особенности // Academy. 2016. № 6 (9) [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ bolshie-dannye-prakticheskie-aspekty-i-osobennosti (дата обращения: 17.01.2024).

Kravchenko V. O., Kryukova A. A. Bol'shie dannye — prakticheskie aspekty i osobennosti // Academy. 2016. № 6 (9) [Elektronnyy resurs]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ bolshie-dannye-prakticheskie-aspekty-i-osobennosti (data obrascheniya: 17.01.2024).

Москат Н. А. Методы повышения эффективности автоматизированной системы оперативного управления на железнодорожном транспорте // ИВД. 2018. № 1 (48) [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metody-povysheniya-effektivnostiavtomatizirovannoy- sistemy-operativnogo-upravleniya-na-zheleznodorozhnom-transporte (дата обращения: 15.01.2024).

Moskat N. A. Metody povysheniya effektivnosti avtomatizirovannoy sistemy operativnogo upravleniya na zheleznodorozhnom transporte // IVD. 2018. № 1 (48) [Elektronnyy resurs]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metody-povysheniya-effektivnostiavtomatizirovannoy- sistemy-operativnogo-upravleniya-na-zheleznodorozhnom-transporte (data obrascheniya: 15.01.2024).

Грошев Г. М., Климова Н. В., Сугоровский А. В. и др. Автоматизация информационного обеспечения независимых участников мультимодальных перевозок контейнеров в морской порт в транспортном узле // Автоматика на транспорте. 2018. № 3 [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/avtomatizatsiya-informatsionnogo-obespecheniyanezavisimyh uchastnikov-multimodalnyh-perevozok-konteynerov-v-morskoy-port-v (дата обращения: 17.01.2024).

Groshev G. M., Klimova N. V., Sugorovskiy A. V. i dr. Avtomatizaciya informacionnogo obespecheniya nezavisimyh uchastnikov mul'timodal'nyh perevozok konteynerov v morskoy port v transportnom uzle // Avtomatika na transporte. 2018. № 3 [Elektronnyy resurs]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/avtomatizatsiya-informatsionnogo-obespecheniyanezavisimyh uchastnikov-multimodalnyh-perevozok-konteynerov-v-morskoy-port-v (data obrascheniya: 17.01.2024).

Архипова Е. С. Роль обработки больших данных в управлении современным предприятием // Огарёв-Online. 2019. № 7 (128) [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/ article/n/rol-obrabotki-bolshih-dannyh-v-upravlenii-sovremennym-predpriyatiem (дата обращения: 17.01.2024).

Arhipova E. S. Rol' obrabotki bol'shih dannyh v upravlenii sovremennym predpriyatiem // Ogarev-Online. 2019. № 7 (128) [Elektronnyy resurs]. URL: https://cyberleninka.ru/ article/n/rol-obrabotki-bolshih-dannyh-v-upravlenii-sovremennym-predpriyatiem (data obrascheniya: 17.01.2024).

Маловецкая Е. В., Козловский А. П. Анализ моделей и принципов системного моделирования при построении прогнозных моделей погрузки грузов // International Journal of Open Information Technologies. 2020. № 12 [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka. ru/article/n/analiz-modeley-i-printsipov-sistemnogo-modelirovaniya-pri-postroenii-prognoznyhmodeley- pogruzki-gruzov (дата обращения: 17.01.2024).

Maloveckaya E. V., Kozlovskiy A. P. Analiz modeley i principov sistemnogo modelirovaniya pri postroenii prognoznyh modeley pogruzki gruzov // International Journal of Open Information Technologies. 2020. № 12 [Elektronnyy resurs]. URL: https://cyberleninka. ru/article/n/analiz-modeley-i-printsipov-sistemnogo-modelirovaniya-pri-postroenii-prognoznyhmodeley- pogruzki-gruzov (data obrascheniya: 17.01.2024).

Назаренко Ю. Л. Обзор технологии «большие данные» (big data) и программно-аппаратных средств, применяемых для их анализа и обработки // European science. 2017. № 9 (31) [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/obzor-tehnologii-bolshie-dannye-big-data-i-programmnoapparatnyh- sredstv-primenyaemyh-dlya-ih-analiza-i-obrabotki (дата обращения: 17.01.2024).

Nazarenko Yu. L. Obzor tehnologii «bol'shie dannye» (big data) i programmno-apparatnyh sredstv, primenyaemyh dlya ih analiza i obrabotki // European science. 2017. № 9 (31) [Elektronnyy resurs]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/obzor-tehnologii-bolshie-dannye-big-data-i-programmnoapparatnyh- sredstv-primenyaemyh-dlya-ih-analiza-i-obrabotki (data obrascheniya: 17.01.2024).

10.

Менщиков А. А., Перфильев В. Э., Федосенко М. Ю. и др. Основные проблемы использования больших данных в современных информационных системах // Столыпинский вестник. 2022. № 1 [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/osnovnyeproblemy- ispolzovaniya-bolshih-dannyh-v-sovremennyh-informatsionnyh-sistemah (дата обращения: 17.01.2024).

Menschikov A. A., Perfil'ev V. E., Fedosenko M. Yu. i dr. Osnovnye problemy ispol'zovaniya bol'shih dannyh v sovremennyh informacionnyh sistemah // Stolypinskiy vestnik. 2022. № 1 [Elektronnyy resurs]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/osnovnyeproblemy- ispolzovaniya-bolshih-dannyh-v-sovremennyh-informatsionnyh-sistemah (data obrascheniya: 17.01.2024).

11.

Пугачев С. В., Хомоненко А. Д., Ярмолинский Ф. А. О разработке информационной системы грузоперевозок ОАО «РЖД» на основе безопасной интеграции приложений // Интеллектуальные технологии на транспорте. 2023. № 1 (33) [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/o-razrabotke-informatsionnoy-sistemy-gruzoperevozok-oao-rzhdna- osnove-bezopasnoy-integratsii-prilozheniy (дата обращения: 17.01.2024).

Pugachev S. V., Homonenko A. D., Yarmolinskiy F. A. O razrabotke informacionnoy sistemy gruzoperevozok OAO «RZhD» na osnove bezopasnoy integracii prilozheniy // Intellektual'nye tehnologii na transporte. 2023. № 1 (33) [Elektronnyy resurs]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/o-razrabotke-informatsionnoy-sistemy-gruzoperevozok-oao-rzhdna- osnove-bezopasnoy-integratsii-prilozheniy (data obrascheniya: 17.01.2024).

12.

Кравченко М. В., Никитин А. С., Спиридонов С. И. Об унификации обмена данными между разнородными средствами и системами в едином информационном пространстве // I-methods. 2020. № 2 [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ob-unifikatsiiobmena dannymi-mezhdu-raznorodnymi-sredstvami-i-sistemami-v-edinom-informatsionnomprostranstve (дата обращения: 17.01.2024).

Kravchenko M. V., Nikitin A. S., Spiridonov S. I. Ob unifikacii obmena dannymi mezhdu raznorodnymi sredstvami i sistemami v edinom informacionnom prostranstve // I-methods. 2020. № 2 [Elektronnyy resurs]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ob-unifikatsiiobmena dannymi-mezhdu-raznorodnymi-sredstvami-i-sistemami-v-edinom-informatsionnomprostranstve (data obrascheniya: 17.01.2024).

13.

Плясова С. В., Калинин А. Р., Зеленкина Е. В. Big data как объект оценки // Имущественные отношения в РФ. 2022. № 1 (244) [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/ article/n/bigdata-kak-obekt-otsenki (дата обращения: 17.01.2024).

Plyasova S. V., Kalinin A. R., Zelenkina E. V. Big data kak ob'ekt ocenki // Imuschestvennye otnosheniya v RF. 2022. № 1 (244) [Elektronnyy resurs]. URL: https://cyberleninka.ru/ article/n/bigdata-kak-obekt-otsenki (data obrascheniya: 17.01.2024).

14.

Акимов А. Е. Большие данные, искусственный интеллект и облачные технологии: цифровизация железных дорог // Инновации и инвестиции. 2023. № 3. [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/bolshie-dannye-iskusstvennyy-intellekt-i-oblachnyetehnologii- tsifrovizatsiya-zheleznyh-dorog (дата обращения: 17.01.2024).

Akimov A. E. Bol'shie dannye, iskusstvennyy intellekt i oblachnye tehnologii: cifrovizaciya zheleznyh dorog // Innovacii i investicii. 2023. № 3. [Elektronnyy resurs]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/bolshie-dannye-iskusstvennyy-intellekt-i-oblachnyetehnologii- tsifrovizatsiya-zheleznyh-dorog (data obrascheniya: 17.01.2024).

15.

Интерактивный автоинформатор для клиентов железнодорожного транспорта [Рукоись] : вып. квалиф. раб. ... степ. мгс. / Ф. А. Ярмолинский ; научный руководитель С. В. Пуга- чев ; рец. А. Н. Горкунов ; ФГБОУ ВО ПГУПС, кафедра ИВС. 2023. 147 с. 23 с.

Interaktivnyy avtoinformator dlya klientov zheleznodorozhnogo transporta [Rukois'] : vyp. kvalif. rab. ... step. mgs. / F. A. Yarmolinskiy ; nauchnyy rukovoditel' S. V. Puga- chev ; rec. A. N. Gorkunov ; FGBOU VO PGUPS, kafedra IVS. 2023. 147 s. 23 s.

16.

Куренков П. В., Котляренко А. Ф. Внешнеторговые перевозки в смешанном сообщении: экономика, логистика, управление. Самара: СамГАПС, 2003. 636 с.

Kurenkov P. V., Kotlyarenko A. F. Vneshnetorgovye perevozki v smeshannom soobschenii: ekonomika, logistika, upravlenie. Samara: SamGAPS, 2003. 636 s.

17.

Куренков П. В. Материальные потоки в макрологистических системах: систематизация и классификация // Транспорт: наука, техника, управление. 2019. № 7. С. 21–26.

Kurenkov P. V. Material'nye potoki v makrologisticheskih sistemah: sistematizaciya i klassifikaciya // Transport: nauka, tehnika, upravlenie. 2019. № 7. S. 21–26.

18.

Куренков П. В., Давыдов С. В., Болгова Ю. С. Cамарский центр консолидации грузопотоков в системе международных транспортных коридоров // Логистика сегодня. 2007. № 5. С. 312–322.

Kurenkov P. V., Davydov S. V., Bolgova Yu. S. Camarskiy centr konsolidacii gruzopotokov v sisteme mezhdunarodnyh transportnyh koridorov // Logistika segodnya. 2007. № 5. S. 312–322.

19.

Куренков П. В., Багимов А. В. Взаимодействие отправителей и получателей каменного угля при экспортных перевозках в смешанном сообщении // Материалы международного научно-образовательного форума. Бургас: 2014. № 1 (5). С. 258–265.

Kurenkov P. V., Bagimov A. V. Vzaimodeystvie otpraviteley i poluchateley kamennogo uglya pri eksportnyh perevozkah v smeshannom soobschenii // Materialy mezhdunarodnogo nauchno-obrazovatel'nogo foruma. Burgas: 2014. № 1 (5). S. 258–265.

20.

Куренков П. В., Соловьева Л. В. Издержки взаимодействия компаний-операторов и ОАО «РЖД» // Материалы международного научно-образовательного форума. Бургас: 2014. № 1 (5). С. 266–275.

Kurenkov P. V., Solov'eva L. V. Izderzhki vzaimodeystviya kompaniy-operatorov i OAO «RZhD» // Materialy mezhdunarodnogo nauchno-obrazovatel'nogo foruma. Burgas: 2014. № 1 (5). S. 266–275.

21.

Куренков П. В., Соловьева Л. В. Логистические издержки взаимодействия компаний операторов и ОАО «РЖД» // Логистика. 2014. № 4 (89). С. 24–27.

Kurenkov P. V., Solov'eva L. V. Logisticheskie izderzhki vzaimodeystviya kompaniy operatorov i OAO «RZhD» // Logistika. 2014. № 4 (89). S. 24–27.

22.

Куренков П. В., Солоп И. А., Чеботарева Е. А. и др. Оценка выполнения сроков доставки грузов на юге России // Экономика железных дорог. 2023. № 7. С. 13–25.

Kurenkov P. V., Solop I. A., Chebotareva E. A. i dr. Ocenka vypolneniya srokov dostavki gruzov na yuge Rossii // Ekonomika zheleznyh dorog. 2023. № 7. S. 13–25.

23.

Солоп И. А., Чеботарева Е. А. Причинно-следственный анализ выполнения надежности доставки грузов железнодорожным транспортом в адрес потребителей Южного региона и портов Азово-Черноморского бассейна // ИВД. 2018. № 3 (50) [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/prichinno-sledstvennyy-analiz-vypolneniya-nadezhnostidostavkigruzov-zheleznodorozhnym-transportom-v-adres-potrebiteley-yuzhnogo (дата обращения: 17.01.2024).

Solop I. A., Chebotareva E. A. Prichinno-sledstvennyy analiz vypolneniya nadezhnosti dostavki gruzov zheleznodorozhnym transportom v adres potrebiteley Yuzhnogo regiona i portov Azovo-Chernomorskogo basseyna // IVD. 2018. № 3 (50) [Elektronnyy resurs]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/prichinno-sledstvennyy-analiz-vypolneniya-nadezhnostidostavkigruzov-zheleznodorozhnym-transportom-v-adres-potrebiteley-yuzhnogo (data obrascheniya: 17.01.2024).

24.

Система управления окнами [Электронный ресурс]. URL: https://niias.ru/products-andservices/ products/asu/avtomatizirovannaya-sistema-planirovanie-uchet-i-analiz-provedeniya-okoni- vypolneniya-khozyaystvenn/?ysclid=lrj4m2iauo361494077 (дата обращения: 17.01.2024).

Sistema upravleniya oknami [Elektronnyy resurs]. URL: https://niias.ru/products-andservices/ products/asu/avtomatizirovannaya-sistema-planirovanie-uchet-i-analiz-provedeniya-okoni- vypolneniya-khozyaystvenn/?ysclid=lrj4m2iauo361494077 (data obrascheniya: 17.01.2024).