System model of transportation infrastructure

With the increasing complexity of modern large transportation systems, there is a growing need to integrate diverse transportation infrastructure components into a single model for their joint analysis and optimization. Hence, the paper describes representations of transportation infrastructure. The research aims to design a system model of the specified phenomenon, which would provide a comprehensive understanding of its determinants, i.e. interconnected objects, parameters, and events. The article proposes an original technique based on spatial and temporal data, as well as functional features of transportation infrastructure components. At the heart of the developed method lies a system stability index, a new measure reflecting the coherence and balance of transport network components at any given time. The work investigates the spatial and temporal interactions of transportation infrastructure objects and traffic flows. The authors implement the proposed model as part of a geographic information system on the example of Surgut and perform simulation experiments. The findings show the possible early detection of infrastructure degradation prior to major traffic congestion and disruptions. Thus, the designed model allows researchers to assess quantitatively the coherence level of the transportation infrastructure components, identify high traffic density areas, and evaluate measures to improve the state of the examined system.

1. Патраков П. А. Мониторинг инфраструктурных объектов с использованием информационных технологий // Вестник науки. 2025. Т. 2, № 5. С. 880‒885.

2. Рахмангулов А. Н., Копылова О. А. Обзор методов и алгоритмов Big Data для решения задач прогнозирования параметров транспортных потоков и проектирования логистических систем // Недропользование и транспортные системы. 2024. Т. 14, № 2. С. 4‒13.

3. Солдатенко И. А. Разработка интегральных показателей развития транспортной системы мегаполиса // Транспортное дело России. 2021. № 2. С. 163‒167.

4. МхитарянС. В., Мусатова Ж. Б., Муртузалиева Т. В. и др. Методика оценки транспортной доступности капитальных объектов мегаполиса на основе геоинформационных данных // МИР (Модернизация. Инновации. Развитие). 2021. Т. 12, № 4. С. 400‒415.

5. Данович Л. М., Наумова Н. А. Прогнозирование исходных данных в динамическом режиме для модели распределения транспортных потоков по сети // Фундаментальные исследования. 2016. № 9–2. С. 238‒242.

6. Patel R. Application and future prospects of geographic information system (GIS) in intelligent transportation // Transactions on Computational and Scientific Methods. 2025. Vol. 5, no. 3.

7. Abdullah A. F. Big data analytics for enhanced traffic flow optimization in urban transportation networks // Journal of Applied Cybersecurity Analytics, Intelligence, and Decision-Making Systems. 2024. Vol. 14, no. 12. P. 45‒53.

8. Li W., Batty M., Goodchild M. F. Real-time GIS for smart cities // International Journal of Geographical Information Science. 2020. Vol. 34, no. 2. P. 311‒324.

9. Дышленко С. Г. Применение географических информационных систем в интеллектуальных транспортных системах // Наука и технологии железных дорог. 2022. Т. 6, № 3. С. 32‒37.

10. Горбунов Р. Н., Пиров Ж. Т., Михайлов А. Ю. Оценка уровня обслуживания на основе критериев надежности // Вестник Иркутского государственного технического университета. 2017. Т. 21, № 10. С. 188‒194.

11. Патраков П. А. Информационные технологии в мониторинге транспортной инфраструктуры: современные решения и перспективы развития // Вестник науки. 2025. Т. 2, № 5. С. 862‒867.

12. Sun W., Bocchini P., Davison B. D. Resilience metrics and measurement methods for transportation infrastructure: The state of the art // Sustainable and Resilient Infrastructure. 2020. Vol. 5, no. 3. P. 168‒199.

13. Yuan H., Yang B. System dynamics approach for evaluating the interconnection performance of cross-border transport infrastructure // Journal of Management in Engineering. 2022. Vol. 38, no. 3.

14. Ang K. L.-M., Seng J. K. P., Ngharamike E. et al. Emerging technologies for smart cities’ transportation: Geo-information, data analytics and machine learning approaches // ISPRS International Journal of GeoInformation. 2022. Vol. 11, no. 2.

15. Ye X., Li S., Das S. et al. Enhancing routes selection with real-time weather data integration in spatial decision support systems // Spatial Information Research. 2024. Vol. 32, no. 4. P. 373‒381.

16. Головнин О. К., Чекина Е. В., Иванова Д. М. Интегральный мониторинг показателей функционирования транспортных систем // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2026. Т. 14, № 1.