2025. — Т 17. — № 3 - перейти к содержанию номера...

Постоянный адрес этой страницы - https://esj.today/22ecvn325.html

Полный текст статьи в формате PDF (объем файла: 1014.4 Кбайт)

Ссылка для цитирования этой статьи:

Седукин, С. О. Онтологическая модель управления процессом принятия решений на эксплуатационной стадии жизненного цикла региональной дорожной сети / С. О. Седукин, Ю. В. Коденцева // Вестник Евразийской науки. — 2025. — Т 17. — № 3. — URL: https://esj.today/PDF/22ECVN325.pdf (дата обращения: 07.11.2025).

Онтологическая модель управления процессом принятия решений на эксплуатационной стадии жизненного цикла региональной дорожной сети

Седукин Сергей Олегович
АО «Омскавтодор», Омск, Россия
Первый заместитель генерального директора
ФГБОУ ВО «Сибирский государственный автомобильно-дорожный университет», Омск, Россия
Соискатель
E-mail: sergeisedukin@yandex.ru

Коденцева Юлия Викторовна
ФГБОУ ВО «Сибирский государственный автомобильно-дорожный университет», Омск, Россия
Доцент кафедры «Проектное управление и информационное моделирование в строительстве»
Кандидат технических наук, доцент
E-mail: kodjul78@mail.ru
ORCID: https://orcid.org/0000-0001-6548-1907
РИНЦ: https://elibrary.ru/author_profile.asp?id=196660
SCOPUS: https://www.scopus.com/authid/detail.url?authorId=57214226555

Аннотация. Статья посвящена разработке базовой онтологической модели управления проектами дорожного хозяйства, основанной на технологиях цифровых двойников и методах искусственного интеллекта. В отличие от существующих решений, предложенная модель обеспечивает глубокую интеграцию гетерогенных данных в единую семантическую структуру, что позволяет минимизировать информационные разрывы, повысить точность управленческих решений и снизить влияние человеческого фактора на процесс принятия решений.

В работе детально рассмотрен онтологический подход к формализации ключевых сущностей, их атрибутов и взаимосвязей в контексте управления дорожной инфраструктурой. Особое внимание уделено обработке неструктурированных данных, таких как обращения граждан, отчеты подрядчиков и результаты автоматизированного мониторинга состояния дорожного покрытия. Для анализа текстовой информации применены современные алгоритмы обработки естественного языка на основе нейросетевых архитектур, а также методы машинного обучения, обеспечивающие автоматическую классификацию и извлечение значимых параметров: локация дефектов, тип проблем, степень критичности, ответственные организации и сроки реагирования.

Ключевое преимущество предложенной модели заключается в её способности динамически объединять данные из разрозненных источников, включая геопространственные данные, показания датчиков, нормативные документы и отчеты, в единую семантическую сеть. Это не только устраняет информационную фрагментацию, но и обеспечивает согласованность управленческих решений на всех уровнях. Дополнительным достоинством является возможность прогнозирования развития дефектов и оптимизации ресурсного планирования на основе исторических данных и предиктивной аналитики. Результаты тестирования подтверждают повышение эффективности управления дорожным хозяйством за счет сокращения времени обработки данных и увеличения точности диагностики проблемных участков.

Ключевые слова: онтологическая модель; цифровой двойник; искусственный интеллект; обработка естественного языка; управление дорожными проектами; машинное обучение; предиктивная аналитика

Скачать