NEURAL NETWORK APPROACH TO CONTROL AND REGULATION OF WAGON TRAFFIC

Анализируется модель информационной системы железнодорожного транспорта, реализующей прогнозирование сроков прибытия вагонов и составов в пункт назначения. Проведено исследование процессов взаимодействия между факторами, влияющими на конечный прогноз для последующей автоматизации и эксплуатации. Обоснована потребность в локальных исследованиях через рост автоматизации взаимодействия и быстроту получения и восприятия информации. Рассмотрены информационные системы ОАО «РЖД», использующие методы прогнозирования сроков доставки и прибытия вагонов, проанализирована область, в рамках которой возможна автоматизация расчета времени и принятия решения по известным факторам, проанализирована область развития метода применения искусственного интеллекта. Предложена автоматизация расчета конечного времени прибытия вагонов, а также по выбору последующей станции с целью оптимизации времени прохождения вагонами участков на всем пути следования. Предложенная модель позволит подробно рассмотреть область развития в движении грузовых поездов, а также ситуации, влияющие на среднюю скорость прохождения между станциями, динамически учесть благоприятную обстановку на маршруте следования. Помимо этого, предполагается интеграция с существующими системами за счет выбранной модели обработки входных данных. В результате предложено разработать модель, отражающую оценку времени прибытия вагонов на станцию дислокации при помощи искусственного интеллекта. The article analyzes the model of the railway transport information system, which implements the prediction of the arrival time of wagons and trains at the destination. A study of the processes of interaction between factors affecting the final forecast for subsequent automation and operation has been carried out. The need for local research is justified through the growth of automation of interaction and the speed of obtaining and perceiving information. The information systems of JSC "Russian Railways" using methods of forecasting delivery times and arrival of wagons are considered, the area within which automation of time calculation and decision-making based on known factors is possible is analyzed, the area of development of the method of using artificial intelligence is analyzed. Automation of the calculation of the final time of arrival of wagons, as well as the choice of a subsequent station in order to optimize the time of passage of wagons sections along the entire route is proposed. The proposed model will allow us to consider in detail the area of development in the movement of freight trains, as well as situations affecting the average speed of passage between stations, dynamically taking into account the favorable situation on the route. In addition, integration with existing systems is expected due to the selected input data processing model. As a result, it is proposed to develop a model reflecting the estimation of the arrival time of wagons at the station of deployment using artificial intelligence.