ЦИФРОВАЯ ПЛАТФОРМА УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ ПРИ ОБЕСПЕЧЕНИИ БЕЗОПАСНОСТИ ДВИЖЕНИЯ

摘要

В статье описывается практический опыт применения методов и алгоритмов искусственного интеллекта для прогнозирования опасных событий в хозяйствах инфраструктуры Куйбышевской, Северной и Горьковской железных дорог. Для всех использованных алгоритмов оптимизированы значения индикаторов раннего предупреждения. Лучшие результаты прогнозирования для путевого комплекса показал метод градиентного бустинга на основе решающих деревьев (85 % сходимости прогноза опасного отказа и факта его наличия), для хозяйства автоматики и телемеханики и «Трансэнерго» - бинарное дерево решений (89,9 % и 87 % соответственно сходимости прогноза опасного отказа и факта его наличия). Материалы этих исследований будут использованы как для повышения точности прогнозирования, так и для развития цифровой платформы управления безопасностью движения на железнодорожном транспорте.