Details

Цель работы – создание комплексной модели автотранспортной безопасности регионов РФ для разработки рекомендаций по формированию стратегии повышения безопасности. Для достижения поставленной цели были решены следующие задачи: 1. Построение рейтинга регионов РФ по автотранспортной безопасности. 2. Формирование системы показателей, оказывающих влияние на уровень автотранспортной безопасности, на основе эконометрического моделирования. 3. Оценка значимости показателей и построение прогнозной модели уровня автотранспортной безопасности с помощью методов машинного обучения. 4. Построение имитационной модели автотранспортной безопасности на основе модели системной динамики. 5. Разработка модели принятия управленческих решений для повышения автотранспортной безопасности регионов РФ. 6. Разработки рекомендаций по формированию стратегии повышения безопасности на основе сценарного подхода. Объектом исследования является транспортная безопасность регионов РФ, а предметом – модели и методы моделирования автотранспортной безопасности. Для обработки данных, построения эконометрических моделей и моделей машинного обучения использовался язык программирования Python; для построения модели системной динамики и проведения анализа чувствительности использовалось ПО iThink. Результаты исследования можно использовать как: 1) основу для разработки стратегий по повышению автотранспортной безопасности регионов РФ; 2) основу для создания более совершенной модели, которая будет служить для разработки более качественных рекомендаций по повышению автотранспортной безопасности.

The purpose of the work is to create a comprehensive model of road safety in the regions of the Russian Federation for the development of recommendations for the formation of a strategy for improving safety. To achieve this goal, the following tasks were solved: 1. Building a rating of the regions of the Russian Federation in terms of road safety. 2. Formation of a system of indicators that affects the level of road safety, based on econometric modeling. 3. Assessment of the significance of indicators and construction of a predictive model of the level of road safety using machine learning methods. 4. Construction of a simulation model of road safety based on the model of system dynamics. 5. Development of a model for making management decisions to improve the transport safety of the regions of the Russian Federation. 6. Development of recommendations for the formation of a strategy for improving safety based on the scenario approach. The object of the research is the transport security of the regions of the Russian Federation, and the subject is the models and methods of modeling road safety. The Python programming language was used to process data, build econometric models and machine learning models; iThink software was used to build a model of system dynamics and conduct sensitivity analysis. The results of the study can be used as: 1) the basis for the development of strategies to improve the road safety of the regions of the Russian Federation; 2) the basis for the creation of an improved model, which will serve to develop better recommendations for improving road safety.