Прогнозирование дорожного движения: последние достижения и новые вызовы

В связи с исключительно высокой значимостью для транспортного планирования и логистики прогнозирование дорожного движения уже более 40 лет является предметом активных исследований в инженерном сообществе. Вначале большинство подходов основывалось на авторегрессионных моделях и других методах анализа, подходящих для данных временных рядов. В последнее время развитие новых технологий, платформ и методов массовой обработки данных в рамках концепции больших данных (Big Data), доступность данных из нескольких источников, поддерживаемая философией открытых данных (Open Data), а также постоянно растущая потребность лиц, принимающих решения, в точных прогнозах транспортных потоков сместили акцент в сторону процедур, основанных на данных. В статье обобщаются результаты, достигнутые в предыдущих обзорных исследованиях, с целью выявления основных критериев сравнения и проблем в данной области. Кроме того, представлен обзор последних технических достижений, а также содержательно обновлена информация об основных технических проблемах, которые остаются нерешенными. Конечной целью данной работы является создание актуальной, полной и строгой систематизации предшествующей литературы, посвященной моделям прогнозирования транспортных потоков, для стимулирования и направления будущих исследований в этой динамично развивающейся области.