Результаты поиска

Стремление к снижению выбросов углекислого газа и переход на электрический транспорт становятся ключевыми направлениями развития транспортной инфраструктуры в городах и агломерациях европейской части России. Для эффективного перехода на электромобили возникает необходимость разработки сети зарядных станций, способной удовлетворить растущий спрос на экологически чистые виды транспорта. Предметом исследования является анализ пространственно-временных характеристик движения автомобилей для оптимизации размещения зарядной инфраструктуры. Цель работы - разработка методического подхода к определению зон концентрации транспортной активности на основе реальных данных, что позволит обоснованно выбирать места для установки зарядных станций. В данной статье рассматривается подход применения алгоритма кластеризации DBSCAN с целью анализа пространственно-временных характеристик движения автомобилей на основе реальных данных о поездках такси в городе Омске. Данный алгоритм реализован на языке программирования Python. В ходе исследования были выделены основные пространственно-временные закономерности движения такси в исследуемом регионе и выполнено объединение начальных и конечных точек маршрутов такси в обоснованные кластеры. Проведенный анализ позволяет выявить основные зоны концентрации транспортной активности, что формирует основу для дальнейшего моделирования транспортных потоков с целью оптимизации размещения зарядной инфраструктуры. Область применения результатов включает в себя планирование городской транспортной инфраструктуры, развитие сети зарядных станций для электромобилей и оптимизацию транспортных потоков. Выводы исследования подтверждают эффективность использования алгоритма DBSCAN для выявления зон высокой транспортной активности, что может существенно повысить качество планирования зарядной инфраструктуры и ускорить переход к экологически чистому транспорту.