Мос прогноз

1. Разработка веб-приложения для анализа и прогнозирования транспортной обстановки в Москве на основе открытых данных

Авторы проекта: Кузьмин
Тимофей Сергеевич
Учащийся 10 «И» класса
Козинцев Даниил Захарович
Учащийся 10 «И» класса
Научный руководитель:
Глухов Иван Владимирович
Преподаватель информатики
ГБОУ Школа №2083

2.

Актуальность
темы
Урбанизация достигает
беспрецедентных
масштабов
Приводит к усложнению
транспортной
инфраструктуры
мегаполисов.
Рост плотности
городского трафика
Развитие городского
транспортного
комплекса
Приводит к
существенным
временным потерям для
экономически активного
населения.
Пассажирам уже
недостаточно знать
статическое расписание.
Им необходим
динамический прогноз.

3.

Проблема исследования
На текущий момент существует дефицит инструментов для
прогнозирования скорости движения общественного транспорта.
Пассажиры общественного транспорта не обладают инструментом,
который позволял бы с высокой точностью оценивать время прибытия
транспорта с учетом прогностической модели на 30–60 минут вперед.
Проблема заключается в отсутствии общедоступного веб-сервиса для
анализа транспортной обстановки, базирующегося на фактических
данных движения.

4.

Цель работы
Целью работы является разработка
веб-приложения «МосПрогноз», которое
осуществляет сбор и анализ данных о
движении общественного транспорта на
основе открытых источников, строит
прогноз транспортной обстановки и
формирует персональные рекомендации
пользователю о наиболее выгодном
времени начала поездки.

5.

Задачи проекта
1
Выполнить комплексный анализ
транспортной ситуации в Москве и
изучить функциональные возможности
существующих навигационных систем.
2
3
5
Создать и реализовать алгоритмы
расчёта средней скорости движения на
маршрутах.
Провести исследование
доступных источников открытых
данных Правительства Москвы.
Спроектировать архитектуру
веб-приложения, выбрав
оптимальный стек технологий.
6
Разработать математическую
модель прогнозирования временных
рядов для предсказания дорожной
ситуации.
7
Спроектировать и сверстать
адаптивный пользовательский
интерфейс.
8
4
Разработать программный модуль
для сбора, парсинга и хранения
данных в реальном времени.
Провести тестирование
системы, верификацию
результатов и оценить
точность прогнозов.

6.

ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ АНАЛИЗА
ТРАНСПОРТНЫХ ПОТОКОВ
Современное состояние
транспортной системы
Московской агломерации
Потенциал
использования открытых
данных в урбанистике
Обзор существующих
навигационных сервисов
и их функциональных
ограничений

7.

Современное состояние транспортной
системы Московской агломерации
Транспортный комплекс Москвы представляет собой сложнейшую
инженерно-техническую
систему,
включающую
метрополитен,
наземный транспорт, железнодорожное сообщение и такси. Несмотря
на активное внедрение выделенных полос и обновление подвижного
состава, дорожная ситуация остается напряженной. Факторы
сезонности, погодные условия и дорожно-транспортные происшествия
вносят элемент случайности в график движения, что делает
статические расписания малоэффективными.

8.

Обзор существующих
навигационных сервисов и их
функциональных ограничений
На рынке навигационных услуг
доминируют такие гиганты, как
Яндекс.Карты и 2GIS. Эти системы
обладают мощным функционалом,
однако их алгоритмы исторически
оптимизированы для личного
автотранспорта.
Анализ показал
следующие ограничения
текущих решений для
пассажиров общественного
транспорта:
1. Отсутствие долгосрочного прогноза: Сервисы
показывают, где автобус находится "сейчас", но
редко дают точный прогноз скорости его
движения через 40-50 минут.
3. Закрытость алгоритмов:
2. Усреднение данных: Скорость потока
Пользователь получает готовое
часто рассчитывается по скорости
время прибытия, не видя динамики
автомобилей, тогда как общественный
изменения дорожной ситуации.
транспорт может двигаться или
медленнее.

9.

Потенциал использования
открытых данных (Open Data) в
урбанистике
Концепция Open Data подразумевает, что определенные данные
должны быть свободно доступны для использования и
распространения. Использование этих данных позволяет создавать
независимые аналитические инструменты, повышая прозрачность
работы городских служб. В рамках данного проекта использование
открытых данных является фундаментом для построения
эффективного и современного решения.

10.

Разработка архитектуры
программного комплекса
При проектировании системы была
выбрана классическая клиент-серверная
архитектура, обеспечивающая надежность
и масштабируемость.
Серверная часть (Backend):
Клиентская часть (Frontend):
Реализована на языке
программирования Python с
использованием фреймворка
FastAPI.
Представляет собой вебинтерфейс, реализованный с
помощью HTML, CSS и JavaScript.

11.

Методы сбора и обработки телеметрических
данных общественного транспорта
Для функционирования системы
необходим постоянный приток актуальных
данных.
Был разработан модуль сбора данных,
который с заданной периодичностью
обращается к API портала открытых
данных.

12.

Реализация пользовательского интерфейса
и функционала веб-приложения
Интерфейс приложения «МосПрогноз»
спроектирован в современном стиле с
использованием темной темы, что снижает
нагрузку на зрение и повышает читаемость
графических элементов.
Ключевые элементы интерфейса:
●Интерактивная карта: Отображает
маршруты и положение транспорта в
реальном времени.
●Аналитический блок: Выводит статистику
(средняя скорость, количество активных
бортов на линии, прогноз времени в пути).
●Панель управления: Позволяет выбирать
маршруты (например, маршрут 969к
«Щербинка – Остафьево») и переключать
режимы отображения.
●Визуализация: Использована цветовая
кодировка (зеленый/желтый/красный) для
интуитивного понимания уровня
загруженности дорог.

13.

Тестирование системы и
оценка точности прогнозов
На завершающем этапе разработки было
проведено комплексное тестирование вебприложения. Проверялась корректность
отображения данных на карте, стабильность
соединения с сервером и точность
математических расчетов.
Для верификации прогнозов было проведено
сравнение расчетного времени прибытия,
выдаваемого системой «МосПрогноз», с
фактическим временем прибытия автобусов на
контрольные остановки. Результаты показали,
что средняя погрешность прогноза на горизонте
30 минут не превышает 10-15%, что является
приемлемым показателем для систем данного
класса.

14.

Перспективы развития проекта
и социальная значимость
Разработанный прототип обладает
значительным потенциалом для дальнейшего
развития. В перспективе планируется интеграция
с погодными сервисами для учета метеоусловий,
а также разработка мобильной версии
приложения.
Социальная значимость проекта заключается в
предоставлении гражданам бесплатного и удобного
инструмента для планирования времени, что
способствует снижению стресса при передвижении
по городу и оптимизации использования личного
времени.

15.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В ходе выполнения научно-исследовательской работы была успешно достигнута поставленная
цель — разработано полнофункциональное веб-приложение для анализа и прогнозирования
транспортной обстановки в Москве.
Основные итоги работы:
1. Проведен глубокий анализ проблем
транспортной навигации, выявлена потребность
в специализированных инструментах для
пассажиров наземного транспорта.
4. Разработаны алгоритмы, позволяющие не
только отображать текущее положение
транспорта, но и строить прогнозы на основе
анализа данных.
2. Изучены и применены на практике
технологии работы с открытыми данными и
внешними API.
5. Создан интуитивно понятный интерфейс,
обеспечивающий позитивный
пользовательский опыт.
3. Спроектирована и реализована надежная
архитектура приложения на базе языка Python и
современных веб-технологий.

16.

СПИСОК ИСТОЧНИКОВ ИНФОРМАЦИИ
1. Портал открытых данных Правительства
Москвы. URL: https://data.mos.ru/ (дата обращения:
10.05.2025).
2. Официальный сайт Транспортного комплекса
Москвы. URL: https://transport.mos.ru/
3. Документация API 2GIS. URL:
https://api.2gis.ru/doc/
4. Харитонов С.В. Интеллектуальные транспортные
системы в управлении городским трафиком //
Вестник урбанистики. — 2023. — № 4. — С. 45-52.
5. Маккини У. Python и анализ данных. — М.: ДМК
Пресс, 2020. — 540 с.
6. Фаулер М. Архитектура корпоративных
программных приложений. — М.: Вильямс, 2018.
7. Материалы международной конференции «Smart
City 2024: Технологии будущего».