المؤلفون: D. Navoi V., D. Kapski V., N. Filippova A., I. Pugachev N., Д. Навой B., Д. Капский В., Н. Филиппова А., И. Пугачев Н.

المصدر: «System analysis and applied information science»; № 1 (2024); 26-36 ; «Системный анализ и прикладная информатика»; № 1 (2024); 26-36 ; 2414-0481 ; 2309-4923 ; 10.21122/2309-4923-2024-1

مصطلحات موضوعية: intelligent transport systems, modeling, mathematical models, forecasting, artificial intelligence, traffic control, интеллектуальные транспортные системы, моделирование, математические модели, прогнозирование, искусственный интеллект, управление движением

وصف الملف: application/pdf

Relation: https://sapi.bntu.by/jour/article/view/657/492; Капский Д.В. Основы автоматизации интеллектуальных транспортных систем: Учебник / Д.В. Капский, Е.Н. Кот, С.В. Богданович [и др.]. – Вологда: ООО "Издательство "Инфра-Инженерия", 2022. – 412 с.; Скирковский, С.В. Теоретические и практические подходы к созданию и развитию интеллектуальной транспортной системы города / С.В. Скирковский, Д.В. Капский, Д.В. Навой; Министерство транспорта и коммуникаций Республики Беларусь; Белорусский государственный университет транспорта. – Гомель: Учреждение образования "Белорусский государственный университет транспорта", 2022. – 171 с.; Пугачев И.Н. Оценка экологических потерь в дорожном движении на основе GPS-данных о параметрах транспортных потоков и моделирования / И.Н. Пугачев, Д.В. Капский, Л.П. Майорова [и др.]. – Хабаровск: Тихоокеанский государственный университет, 2020. – 250 с.; Капский, Д.В. Анализ алгоритмов управления дорожным движением и их применимости на современном этапе развития ИИТС / Д.В. Капский, И.Н. Пугачев, Д.В. Навой // Дальний Восток: проблемы развития архитектурно-строительного комплекса. – 2019. – № 1-1. – С. 259-264.; Капский, Д.В. Трехуровневая модель управления транспортными и пешеходными потоками / Д.В. Капский, И.Н. Пугачев, Д.В. Навой // Дальний Восток: проблемы развития архитектурно-строительного комплекса. – 2019. – № 1-1. – С. 265-270.; Scemama G. (1989) Creation of a knowledge-based system for urban traffic control: methodology. Recherche Transport Securite. English Issue 5, June 1990.; Cuena J. (1989) AURA: a second generation expert system for traffic control in urban motorways.IX Int. Workshop on Expert Systems. EC2. Avignon.; Hunt, Robertson, Bretherton, Winton, 1981.SCOOT. A trac responsive method of coordinating signals. Transport and Road Research Laboratory, Report no. LR 1014, TRRL, Crow home, UK.; Sims A.G. and Dobinson K.W. 1981, “S.C.A.T. The Sydney co-ordinated adaptive traffic system: philosophy and benefits”, Proceedings from symposium on computer control of transport, Institution of engineers, Australia, Canberra.; N.H. Gartner, OPAC: Strategy for Demand-responsive Decentralized Traffic Signal Control, Volume 23, Issue 2, September 1990, рр. 241-244.; J.J. Henry, J.L. Farges, J. Tuffal. The Prodyn Real Time Traffic Algorithm, Volume 16, Issue 4, April 1983, Pages 305-310.; Mauro V., DiTaranto C. UTOPIA. Control, Computers, Communications in Transportation, 1990, pp. 245-252. 8. Traffic control in oversaturated street networks. NCRHPreport, 1978, no. 194, 152 p.; Cuena, J., Hern_andez, J.Z., Molina, M. 1995. Knowledge-based models for adaptive traffic management systems. Transportation Research, Part C 3 (5), 311-337.; Cuena, J., Hern_andez, J.Z., Molina, M., 1996a. Knowledge oriented design of an application for real time traffic management: The TRYS system. In: Wahlster, W. (Ed.), Eur. Conf. on Artificial Intelligence, ECAI_96. John Wiley and Sons, New York, pp. 308-312.; Cuena, J., Hern_andez, J.Z., Molina, M., 1996b. An intelligent model of road traffic management in the motorwaynetwork around Barcelona. In: Proc. 14th Int. Federation on Information Processing (IFIP) World Computer Congr., IFIP_96. Chapman & Hall, London, pp. 173-180.; Ossowski, S., Cuena, J., Garc_ıa-Serrano, A., 1998. A case of multiagent decision support: using autonomous agents for urban traffic control. In: Proc. Iberoamerican Conf. of Artificial Intelligence, IBERAMIA-98.; Ossowski, S., Garc_ıa-Serrano, A., 1999.In: Social Structure as a Computational Co-ordination Mechanism in Societies of Autonomous Problem-solving Agents. IntelligentAgentsV. Springer-Verlag, pp. 133-148.; Ossowski, S. 1999. Co-ordination in Artificial Agent Societies. LNAI 1535. Springer-Verlag, Berlin.; Daniele Buscema, Matteo Ignaccolo, Giuseppe Inturri, Alessandro Pluchino, Andrea Rapisarda, Corrado Santoro, Salvatore Tudisco. The impact of real time information on transport network routing through Intelligent Agent-Based Simulation, University of Catania, Italy, TIC-STH 2009.; Smart Urban Signal Networks: Initial Application of the SURTRAC Adaptive Traffic Signal Control System, Stephen F. Smith, Gregory J. Barlow, Xiao-Feng Xie, Zachary B. Rubinstein, Proceedings of the Twenty-Third International Conference on Automated Planning and Scheduling.; Aha DW. (1998). Theomnipresenceofcase-basedreasoninginscienceandapplication. KnowlBasedSyst 11:261–273.; Hao Zhang, GuangLong Dai. The strategy of traffic congestion management based on case-based reasoning, International Journal of System Assurance Engineering and Management, February 2019, Volume 10, Issue 1, pp. 142-147.; Mashrur Chowdhury, Adel Sadek, Yongchang Ma, Neeraj Kanhere, and Parth Bhavsar. ApplicationsofArtifi cialIntelligenceParadigmstoDecisionSupportinReal-TimeTrafficManagement, TransportationResearchRecord: JournaloftheTrans portationResearchBoard, No. 1968, TransportationResearchBoardoftheNationalAcademies, Washington, D.C., 2006, pp. 92-98.; Anders Kofod-Petersen, Ole Johan Andersen, and AgnarAamodt. Case-based Reasoning for Improving Traffic Flow in Urban Intersections, 22nd International Conference, ICCBR 2014, Cork, Ireland, September 29, 2014 October 1, 2014. Proceedings.; Webster, F.V. Trafic Signal Settings. Road Research Technical Paper No. 39. Great Britain Road Research Laboratory (1958).; StatensVegvesen: Trafikksignalanlegg: planlegging, driftogvedlikehold, Ha˚ndbok 142. (2007).; Zhenlong, L., Xiaohua, Z. A case-based reasoning approach to urban intersection control. In: 7th World Congress on Intelligent Control and Automation (WCICA2008). (2008) 7113–7118.; Ali LOUATI, Sabeur ELKOSANTINI, Saber DARMOUL and Lamjed BENSAID. A Case-Based Reasoning System to Control Traffic at Signalized Intersections, IFAC-Papers On Line 49-5 (2016) 149-154.; Пугачев И.Н. Оценка качества дорожного движения на основе навигационной информации об условиях движения транспортных потоков / И.Н. Пугачев, Д.В. Капский, В.В. Касьяник [и др.]. – Хабаровск: Тихоокеанский государственный университет, 2018. – 148 с.; X. Ma, H. Yu, Y. Wang, and Y. Wang. Large-scale transportation network congestion evolution prediction using deep learning theory. PloS one, 10(3):e0119044, 2015.; Капский Д.В., Кот Е.Н. Концепция развития автоматизированных систем управления дорожным движением в Республике Беларусь// Научно-технический журнал «Вестник БНТУ» – Минск, 5’2005. – С. 63-66.; Пугачев И.Н. Синергия подходов к совершенствованию интеллектуальных транспортных систем городов в России и Белоруссии / И.Н. Пугачев, Д.В. Капский, Д.В. Навой [и др.]. – Хабаровск: Тихоокеанский государственный университет, 2020. – 230 с.; S. Dunne, B. Ghosh. Weather adaptive traffic prediction using neuro wavelet models. IEEE Trans. Intell. Transportation Syst. 14(1), 370-379 (2013).; E. Mazloumi, G. Rose, G. Currie, S. Moridpour. Prediction intervals to account for uncertainties in neural network predictions: methodology and application in bus travel time prediction. Eng. Appl. Artif. Intell. 24(3), 534-542 (2011).; CPIJ van Hinsbergen, A Hegyi, JWC van Lint, HJ van Zuylen. Bayesian neural networks for the prediction of stochastic travel times in urban networks. IETIntell. TransportSyst. 5(4), 259-265 (2011).; Мартынова Е.С. Оценка уровней обслуживания движения транспортных потоков на основе нечетких экспертных систем, диссертация на соискание научной степени кандидата наук, Саратовский государственный технический университет имени Гагарина Ю.А., 2018.; Патент Glieretal. US 2002/0054210.; Sergey V. Anfilets, Vasilij N. Shuts, ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS FOR ADAPTIVE MANAGEMENT TRAFFIC LIGHT OBJECTS AT THE INTERSECTION, Proceedings of the 10th International Conference “Reliability and Statistics in Transportation and Communication” (RelStat’10), 20–23 October 2010, Riga, Latvia, pр. 457-462. Transport and TelecommunicationI nstitute, Lomonosova 1, LV-1019, Riga, Latvia.; Ozkurt, C., Camci, F. Automatic traffic density estimation and vehicle classification for traffic surveillance systems using neural network.Math. Comput. Appl. 14(3), 187-196 (2009).; V. Murugan, V.R. Vijaykumar. AutomaticMovingVehicleDetectionandClassificationBasedonArtificialNeuralFuzzyI nferenceSystem, Wireless Personal Communications, June 2018, Volume 100, Issue 3, pp. 745-766.; Ozkurt, C., &Camci, F. (2009). Automatic traffic density estimation and vehicle classification for traffic surveillance systems using neural networks. Mathematicaland Computational Applications,14(3), 187-196.; Врубель, Ю.А. Координированное управление дорожным движением: монография / Ю.А. Врубель, Д.В. Капский, Д.В. Рожанский, Д.В. Навой, Е.Н. Кот. – Минск: БНТУ, 2011. – 230 с.; П. Пржибыл, М. Свитек. Телематика на транспорте. М.: МАДИ (ГТУ), 2003 – 540 с.; Д.Э. Казарян, В.А. Михалев, Е.A. Софронова. Нейросетевые подходы к управлению потоками транспорта, Вестник Российского университета Дружбы народоа, 2017. Vol. 18. No. 1, рр. 97-106.J.C.Chedjou, K. Kyamakya. Cellular neural networks based local traffic signals control at a junction/intersection. Proceedings of the 1st IFAC Conference on Embedded Systems 2012 (CESCIT-2012) 3-5 April, 2012, Wurzburg, Germany, pp. 81-85.; W. Genders, S. Razavi. Using a deep reinforcement learning agent for traffic signal control. Submitedto IEEE forpublicationon 3 November 2016.; C. Chedjou, K. Kyamakya. Cellular neural networks based local traffic signals control at a junction/intersection. Proceedings of the 1st IFAC Conference on Embedded Systems 2012 (CESCIT-2012) 3-5 April, 2012, Wurzburg, Germany, pp. 81-85.; W. Genders, S. Razavi. Using a deep reinforcement learning agent for traffic signal control. Submited to IEEE for publication on 3 November 2016.; G.B. Castro, J.C. Martini, A. Hirakawa. Biologically-inspired neural network for traffic signal control. Proc. of 17th International Conference on Intelligent Transportation Systems 2014 (ITSC) 8-11 October, 2014, Quingdao, China, pp. 21442149.; Абовский Н.П., Бабанин В.Б., Смолянинова Л.Г., Жуков В.И., Островский П.В. Нейросетевой способ межрайонного координированного управления транспортными потоками, патент 2169946.; Azura Che Soh / Lai Guan Rhung. MATLAB simulation of fuzzy traffic controller for multilane isolated intersection. Int. J. Comput. Sci. Eng. 02(04), 924-933 (2010).; Placzek, B. Performance evaluation of road traffic control using a fuzzy cellular model. In: 6th International Conference on HAIS, Wroclaw, pp. 59-66. Proceedings, Part II, 23–25 May 2011.; VPVijayan, B Paul. Multi objective traffic prediction using type-2 fuzzy logic and ambient intelligence, in Proceedings of 2010 International Conference on Advances in Computer Engineering (ACE) (Egypt, 2010), pp. 309-311; L Li, WH Lin, H Liu. Type-2 fuzzy logic approach for short-term traffic forecasting. IEEProc. Intell. TransportSyst. 153(1), 33-40 (2006).; Патент Lemelsonetal. U.S. Pat. No. 6,633.238.; Патент Lemelsonetal. (U.S. Pat. No. 6,317,058).; J.H. Holland. “Genetic algorithms and the optimal allocation of trials,” SIAM Journal on Computing, vol. 2, no. 2, pp. 88-105, 1973.; Gambardella Luca M. Ant colony optimization for ad-hoc networks. In: The first MICS workshop on routing for Mobile Ad-Hoc Networks, Zurich, 13 Feb 2003.; Cyrille, B., Antoine, D., Sylvain, L., Damien, O. Road traffic management based on ant system and regulation method (2006).; Штовба С.Д. Муравьиные алгоритмы // Exponenta Pro. Математика в приложениях. – 2003. – №4. – С. 70-75.; S. Araghi, A. Khosravi, D. Creighton. Optimal design of traffic signal controller, using neural networks and fuzzy logic systems. Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks 2014 (IJCNN) 6-11 July, 2014, Beijing, China, pp. 42-47.; Pedro Lopez-Garcia, Enrique Onieva, Eneko Osaba, Antonio D. Masegosa, and Asier Perallos. A Hybrid Method for Short-Term Traffic Congestion Forecasting Using Genetic Algorithms and Cross Entropy, IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2016. Vol. 17. Issue 2.; S.M. Odeh, A.M. Mora, M.N. Moreno, and J.J.Merelo. A Hybrid Fuzzy Genetic Algorithm for an Adaptive Traffic Signal System, Hindawi Publishing Corporation Advances in Fuzzy Systems, Volume 2015, Article ID 378156, 11 pages.; Anderson Hiroshi Hamamoto, Luiz Fernando Carvalho, Lucas Dias Hiera Sampaio, Taufik Abrão, Mario Lemes Proença. Network Anomaly Detection System using Genetic Algorithm and Fuzzy Logic. Expert system with application, Volume 92, February 2018, рр. 390-402.; https://sapi.bntu.by/jour/article/view/657

الاتاحة: https://sapi.bntu.by/jour/article/view/657
https://doi.org/10.21122/2309-4923-2024-1-26-36

المؤلفون: D. Navoi V., D. Kapski V., N. Filippova A., I. Pugachev N., Д. Навой B., Д. Капский В., Н. Филиппова В., И. Пугачев Н.

المصدر: «System analysis and applied information science»; № 4 (2023); 37-49 ; «Системный анализ и прикладная информатика»; № 4 (2023); 37-49 ; 2414-0481 ; 2309-4923 ; 10.21122/2309-4923-2023-4

مصطلحات موضوعية: traffic incident, detection algorithms, detection of traffic flow parameters, traffic control, highways, дорожно-транспортный инцидент, алгоритмы обнаружения, детектирование параметров транспортного потока, управление движением, скоростные автомагистрали

وصف الملف: application/pdf

Relation: https://sapi.bntu.by/jour/article/view/644/482; Abdulhai, B. and Ritchie, S.G. (1999). “ Enhancing the universality and transferability of freeway incident detection using a Bayesian-based neural network.” Transportation Research Part C. Vol. 7, No. 5, pp. 261-280; Adeli, H. and Samant, A. (2000). “ An adaptive conjugate gradient neural network-wavelet model for traffic incident detection.” Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering. Vol. 15, No.4, pp. 251.260; Ahmed, M.S. and Cook, A.R. (1977). “Analysis of freeway traffic time-series data using Box Jenkins techniques.” Transportation Research Record, No. 722, TRB, National Research Council, pp. 1-9.; Ahmed, M.S. and Cook, A.R. (1980). “Time series models for freeway incident detection.” Journal of Transportation Engineering, Vol. 106, No. 6, ASCE, pp. 731-745.; Ahmed, M.S. and Cook, A.R. (1982). “Application of time-series analysis techniques to freeway incident detection.” Transportation Research Board, No. 841, TRB, National Research Council, pp. 19-21.; Al-Deek, H.M., Ishak, S.S. and Khan, A.A. (1996). “Impact of freeway geometric and incident characteristics on incident detection.” Journal of Transportation Engineering. Vol. 122, No. 6, ASCE, pp. 440-446.; Balke, K.N. (1993). “An evaluation of existing incident detection algorithms.” Research Report, FHWA/TX-93/123220, Texas Transportation Institute, the Texas A&M University System, College Station, TX, November 1993.; Black, J. and Sreedevi, I. (2001). “ Automatic incident detection algorithms.” ITS DecisionDatabase in PATH, http://www.path.berkeley.edu/~leap/TTM/Incident_Manage/Detection/aida.html, February 2001.; Chang, E.C.-P. and Wang, S.-H. (1994). “Improved freeway incident detection using fuzzy set theory.” Transportation Research Record, No. 1453, TRB, National Research Council, pp. 75-82; Chen, S., Wang, W., van Zuylen, H., 2009. Construct support vector machine ensemble to detect traffic incident. Expert Systems with Applications 36, рр. 10976-10986.; Cheu, R.L. and Ritchie, S.G. (1995). “Automated detection of lane-blocking freeway incidents using artificial neural networks.” Transportation Research Part C. Vol. 3, No. 6, pp. 371-388; CLIPS Reference Manual, Version 5.1 of CLIPS, Vol. I. Software Technology Branch, Lyndon B. Johnson Space Center, Sept. 1991.; CLIPS User's Guide, Version 5.1 of CLIPS, Vol. II. Software Technology Branch, Lyndon B. Johnson Space Center, Sept. 1991.; Collins, J.F., Hopkins, C.M. and Martin, J.A. (1979). “ Automatic incident detection ‒ TRRL algorithms HIOCC and PATREG.” TRRL Supplementary Report, No. 526, Crowthorne, Berkshire, U.K.; Dia, H. and Rose, G. (1997). “Development and evaluation of neural network freeway incident detection models using field data.” Transportation Research Part C. Vol. 5, No. 5, pp. 313-331; Dudek, C.L., Messer, C.J. and Nuckles, N.B. (1974). “Incident detection on urban freeway.” Transportation Research Record, No. 495, TRB, National Research Council, pp. 12-24; Fide Tutorial. Aptronix, 1992.; Fide Reference Manual. Aptronix, 1992.; Jian Lu, Shuyan Chen, Wei Wang, Henk van Zuylen (2011). A hybrid model of partial least squares and neural network for traffic incident detection, School of Transportation, Southeast University, Nanjing 210096, China Civil Engineering and Geosciences, Delft University of Technology, 2600 GA Delft, The Netherlands.; Hsiao, C.-H., Lin, C.-T. and Cassidy, M. (1994). “Application of fuzzy logic and neural networks to automatically detect freeway traffic incidents.” Journal of Transportation Engineering. Vol. 120, No. 5, ASCE, pp. 753-772; Ishak, S.S. and Al-Deek, H.M. (1998). “Fuzzy ART neural network model for automated detection of freeway incidents.” Transportation Research Record, No. 1634, TRB, National ResearchCouncil, pp. 56-63.; Levin, M. and Krause, G.M. (1978). “Incident detection: a Bayesian approach.” Transportation Research Record, No. 682, TRB, National Research Council, pp. 52-58.; Lin, C.K. and Chang, G.L. (1998). “Development of a fuzzy-expert system for incident detection and classification.” Mathematical and Computer Modeling. Vol. 27, No. 9-11, pp. 9-25.; Masters, P.H., Lam, J.K. and Wong, K. (1991). “Incident detection algorithms of COMPASS ‒ an advanced traffic management system.” Proceedings of Vehicle Navigation and InformationSystems Conference, Part 1, SAE, Warrendale, PA, October 1991, pp. 295-310.; Marijke, F. A., & Thomas, P. H. (2004). Evolving transfer functions for artificial neural networks. Neural Computation and Application, 13, 38-46.; Michalopoulos, P.G. (1991). “Vehicle detection video through image processing: the Autoscope system.” IEEE Transactions on Vehicular Technology. Vol. 40, No. 1, IEEE, pp. 21-29.; Michalopoulos, P.G., Jacobson, R.D., Anderson, C.A. and DeBruycker, T.B. (1993). “Automatic incident detection through video image processing.” Traffic Engineering and Control. Vol. 34, No. 2, pp. 66-75.; Payne, H.J. and Tignor, S.C. (1978). “Freeway incident-detection algorithms based on decision trees with states.” Transportation Research Record. No. 682, TRB, National Research Council, pp. 30-37.; Ritchie, S.G. and Cheu, R.L. (1993). “Simulation of freeway incident detection using artificial neural networks.” Transportation Research Part C. Vol. 1, No. 3, pp. 203-217.; Stephanedes, Y.J., Chassiakos, A.P. and Michalopoulos, P.G. (1992). “Comparative performance evaluation of incident detection algorithms.” Transportation Research Record, No. 1360, TRB, National Research Council, pp. 50-57.; Stephanedes, Y.J. and Liu, X. (1995). “Artificial neural networks for freeway incident detection.” Transportation Research Record, No. 1494, TRB, National Research Council, pp. 91-97.; Subramaniam, S. (1991). “Literature review of incident detection algorithms to initiative diversion strategies.” Working Paper, University Center of Transportation Research, Virginia Polytechnic Institute and State University, Blacksburg, VA.; Tsai, J. and Case, E.R. (1979). “Development of freeway incident detection algorithms by using patternrecognition techniques.” Transportation Research Record, No. 722, TRB, National Research Council, pp. 113-116.; Weil, R., Wootton, J. and Garcia-Ortiz, A. (1998). “Traffic incident detection: sensors and algorithms.” Mathematical and Computer Modeling. Vol. 27, No. 9-11, pp. 257-291.; Николаев А.Б., Ягудаев Г.Г., Сапего Ю.С., Еремин С.В., Кулаков А.В. Анализ алгоритмов управления инцидентами в интеллектуальных транспортных системах // Интернет-журнал «НАУКОВЕДЕНИЕ» Том 9, №4 (2017) http://naukovedenie.ru/PDF/16TVN417.pdf (доступ свободный). Загл. с экрана. Яз. рус., англ.; Bottino, A., Garbo, A., Loiacono, C. and Quer, S. (2016). Street viewer: An autonomous vision based traffic tracking system. Sensors, 16(6). doi:10.3390/s16060813; Chassiakos, A. and Stephanedes, Y. (1993a). Smoothing algorithms for incident detection. Transportation Research Record, no. 1394, pp. 8-16.; Chung, E. and Rosalion, N. (1999). [Electronic resource] Effective incident detection and management on freeways. Technical Report ARRB Transport Research Ltd. Access mode: https://trid.trb.org/view.aspx?id=1164576.; CTC & Associates LLC (2012). Automated video incident detection systems: Preliminary investigation. Technical Report Caltrans Division of Research and Innovation. [Electronic resource] Access mode: http://www.dot.ca.gov/newtech/researchreports/preliminary_investigations/docs/automated_incident_pi.pdf.; Dia, H. and Rose, G. (1997). Development and evaluation of neural network freeway incident detection models using field data. Transportation Research, 5C(5), 313-331.; Chintalacheruvu, N. and Muthukumar, V. (2012). Video based vehicle detection and its application in intelligent transportation systems. Journal of Transportation Technologies, 2. doi:10.4236/jtts.2012.24033.; Fishbain, B., Ideses, I., Mahalel, D. and Yaroslavsky, L. (2009). Real-time vision-based traffic flow measurements and incident detection. In Real-Time Image and Video Processing 2009, no. 7244 in Proc. SPIE, pages 72440I. doi:10.1117/12.812976; Kastrinaki, V., Zervakis, M. and Kalaitzakis, K. (2003a). A survey of video processing techniques for traffic applications. Image and Vision Computing, 21(4), 359-381. doi:10.1016/S0262-8856(03)00004-0.; Luk, J., Han, C. and Chin, D. (2010). [Electronic resource] Automatic freeway incident detection: Review of practices and guidance. In 24th ARRB conference : building on 50 years of road and transport research : proceedings. Access mode: http://railknowledgebank.com/Presto/content/GetDoc.axd?ctID=MjE1ZTI4YzctZjc1YS00MzQ4LTkyY2UtMDJmNTgxYjg2ZDA5& rID=NTY=&pID=MTQ3Ng==&attchmnt=VHJ1ZQ==&uSesDM=False&rIdx=NzgyNA==&rCFU=.; Martin, P. T., Perrin, J. and Hansen, B. (2001). [Electronic resource] Incident detection algorithm evaluation. Technical Report Utah Deportment of Transportation. Access mode: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.569.5951&rep=rep1&type=pdf.; Loureiro, P.F.Q., Rossetti, R.J.F. and Braga, R.A.M. (2009). Video processing techniques for traffic information acquisition using uncontrolled video streams. In ITSC ’09. 12th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems . doi:10.1109/ITSC.2009.5309595; Netten, B., Weekley, J., Miles, A., Nitsche, P. and Baan, J. et al. (2013b). [Electronic resource] RAIDER – realising advanced incident detection on european roads: Generic specifications for incident detection systems. Technical Report ERA-NET ROAD. Access mode: http://www.cedr.eu/download/other_public_files/research_programme/eranet_road/call_2011/mobility/raider/02_raider-d4_1_genericspecificationsforincidentdetectionsystems_v5.pdf; Li, Q., fu Shao, C. and Zhao, Y. (2014). A robust system for real-time pedestrian detection and tracking. J. Cent. South Univ., 21, 1643-1653. doi:10.1007/s11771-014-2106-1; Mehboob, F., Abbas, M. and Jiang, R. (2016). Traffic event detection from road surveillance vide os based on fuzzy logic. In 2016 SAI Computing Conference (SAI), pp. 188-194. doi:10.1109/SAI.2016.7555981; Nathanail, E., Kouros, P. and Kopelias, P. (2017). Traffic volume responsive incident detection. Transportation Research Procedia, 25(Supplement C), 1755-1768. World Conference on Transport Research -WCTR 2016 Shanghai. 10-15 July 2016. doi:10.1016/j.trpro.2017.05.136; Porikli, F. and A. Yilmaz. Object detection and tracking, in Video Analytics for Business Intelligence. 2012, Springer.; Ren, J. (2016). Detecting and positioning of traffic incidents via video-based analysis of traffic states in a road segment. IET Intelligent Transport Systems, 10, 428-437(9).; Ritchie, S. and Cheu, R. (1993). Simulation of freeway incident detection using artificial neural networks. Transportation Research, 1C(3), 203-217.; Shukla, A. and M. Saini. “Moving Object Tracking of Vehicle Detection”: A Concise Review. International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition, 2015.; Shahade, A.K. and G.Y. Patil. Efficient Background Subtraction and Shadow Removal Technique for Multiple Human object Tracking. International Journal, 2013.; Vasu, L. Effective Step to Real-time Implementation of Accident Detection System Using Image Processing. 2010.; Vinay, D. and N.L. Kumar. Object Tracking Using Background Subtraction Algorithm. International Journal of Engineering Research and General Science, 2015.; Wan, Y., Huang, Y. and Buckles, B. (2014). Camera calibration and vehicle tracking: Highway traffic video analytics. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 44, 202-213. doi:10.1016/j.trc.2014.02.018; Zhang, W., Q.J. Wu, and H. Bing Yin. Moving vehicles detection based on adaptive motion histogram. Digital Signal Processing, 2010.; Капский, Д.В. Основы автоматизации интеллектуальных транспортных систем : Учебник / Д.В. Капский, Е.Н. Кот, С.В. Богданович [и др.]. – Вологда : Общество с ограниченной ответственностью "Издательство "Инфра-Инженерия", 2022. – 412 с.; Скирковский, С.В. Теоретические и практические подходы к созданию и развитию интеллектуальной транспортной системы города / С.В. Скирковский, Д.В. Капский, Д.В. Навой; МТиК Респ. Бел.; УО «БелГУТ». – Гомель : УО «БелГУТ», 2022. – 171 с.; https://sapi.bntu.by/jour/article/view/644

الاتاحة: https://sapi.bntu.by/jour/article/view/644
https://doi.org/10.21122/2309-4923-2023-4-37-49

المؤلفون: V. Rutkovsky N., D. Kapski V., В. Рутковский Н., Д. Капский В.

المصدر: «System analysis and applied information science»; № 3 (2023); 4-16 ; «Системный анализ и прикладная информатика»; № 3 (2023); 4-16 ; 2414-0481 ; 2309-4923 ; 10.21122/2309-4923-2023-3

مصطلحات موضوعية: интеллектуальная транспортная система, алгоритм управления, транспортные и пешеходные потоки, адаптивное управление

وصف الملف: application/pdf

Relation: https://sapi.bntu.by/jour/article/view/624/470; Врубель Ю.А. Определение потерь в дорожном движении / Ю.А. Врубель, Д.В. Капский, Е.Н. Кот – Мн: РИО БНТУ, 2006. – 252 с.; Печерский М.П. Автоматизированные системы управления дорожным движением / М.П. Печерский, В.Г. Хорович – М.: Транспорт, 1979. – 175 с.; Власов А.А. Адаптивные системы управления дорожным движением в городах / А. А. Власов: Монография. – Пенза: Изд-во ПГУАС, 2012. – 162 с.; Брайловский Н.О. Управление движением транспортных средств / Н.О. Брайловский, Б.И. Грановский – М.: Транспорт. 1978. – 112 с.; Капитанов В.Т. Управление транспортными потоками в городах / В.Т. Капитанов, Е.Б. Хилажев. – М.: Транспорт, 1985. – 94 с.; Bielefeldt C. MOTION-a new on-line traffic signal network control system / Bielefeldt C., Busch F. // Road Traffic Monitoring and Control, Seventh International Conference on London. – 1994. – Рp. 55-59; Hunt Р.В. SCOOT – A Traffic Responsive Method of Coordinating Signals / P.B. Hunt, D.I. Robertson, R.D. Bretherton, R.I. Winton // Report TRRL 1014 – Transport and Road Research Laboratory, Crowthorne, Berkshire, U.K., 1981 – 44 pp.; Krajzewicz D. Recent Development and Applications of SUMO – Simulation of Urban MObility / Daniel Krajzewicz, Jakob Erdmann, Michael Behrisch, and Laura Bieker. // International Journal On Advances in Systems and Measurements, – 2012. – 5(3&4). – Рp. 128-138.; Прижбыл П., Свитек М. Телематика на транспорте: перевод с чешского О. Бузека и В. Бузковой / под ред. В.В. Сильянова. – М.: МАДИ, 2003. – 540 с.; Капский Д.В. Основы автоматизации интеллектуальных транспортных систем : учебник / [Капский Д. В. и др.]. – Москва; Вологда: Инфра-Инженерия, 2022. – 408 с.; Врубель Ю.А. Координированное управление дорожным движением : монография / Ю.А. Врубель, Д.В. Капский, Д.В. Рожанский, Д.В. Навой, Е.Н. Кот. – Минск : БНТУ, 2011. – 240 с.; Воробьев Э.М. АСУ дорожным движением / Э.М. Воробьев, Д.В. Капский. – Минск: УП НИИСА, 2005. – 88 с.; Скирковский С.В. Теоретические и практические подходы к созданию и развитию интеллектуальной транспортной системы города: монография / С.В. Скирковский, Д.В. Капский, Д.В. Навой. – Гомель: БелГУТ, 2022. – 171 с.; Robertson D.I. Transyt: a traffic network study tool / D.I. Robertson // RRL Report LR 253. – 1969.; Шуть В.Н., Капский Д.В. Графовая модель конфликтного взаимодействия транспортных средств на различных перекрестках / Автотракторостроение и автомобильный транспорт. Сборник научных трудов Международной научно-практической конференции. В 2-х томах. Минск, 2021. – С. 190-197.; Капский Д.В., Шуть В.Н., Пегин П.А. Графовая модель конфликтного взаимодействия транспортных средств на различных перекрестках / Наука и техника. – 2018. – Т. 17. – № 3. – С. 246-254.; Кухаренок Г.М., Капский Д.В., Навой Д.В., Рожанский Д.В., Шуть В.Н. Исследование механизма распада координированной пачки автотранспортных средств при движении на перегоне магистральной улицы / Вестник Брестского государственного технического университета. Водохозяйственное строительство, теплоэнергетика и геоэкология. – 2010. – № 15. – С. 63-68.; Пегин П.А. Современные тенденции развития бортовых интеллектуальных транспортных систем: монография / П.А. Пегин, Д.В. Капский, В.В. Касьяник, В.Н. Шуть; Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Санкт-Петербургский государственный архитектурно-строительный университет. – Санкт-Петербург: СПбГАСУ, 2019. – 198 с.; https://sapi.bntu.by/jour/article/view/624

الاتاحة: https://sapi.bntu.by/jour/article/view/624
https://doi.org/10.21122/2309-4923-2023-3-4-16

المؤلفون: O. Bazarevich V., D. Kapski V., О. Базаревич B., Д. Капский В.

المصدر: «System analysis and applied information science»; № 4 (2022); 4-15 ; «Системный анализ и прикладная информатика»; № 4 (2022); 4-15 ; 2414-0481 ; 2309-4923 ; 10.21122/2309-4923-2022-4

مصطلحات موضوعية: ecosystem, city, environmental impact, modeling, GPS track, road transport, экосистема, город, экологичсекое воздействие, моделирование, GPS–трек, дорожный транспорт

وصف الملف: application/pdf

Relation: https://sapi.bntu.by/jour/article/view/588/444; Врубель Ю.А. Организация дорожного движения. В двух частях. Часть 1 / Ю.А. Врубель. – Мн. Белорусский фонд безопасности дорожного движения, 1996.– 328 с.; INFRAS (2004). Handbook of Emission Factors for Road Transport, Version INFRAS, Berne, Switzerland. – 2004.; European Commission. JRC Reference Reports: European Guide on Air Pollution Sources Apportionment with Receptor Models. European Commission, Joint Research Centre. Luxembourg: European Union. doi:10.2788/9307.; Technical Guideline of Air PM Source Apportionment Techniques (Trial Version). Beijing: Ministry of Environmental Protection (PRC). URL: http://www.zhb.gov.cn/gkml/hbb/bwj/201308/t20130820_257699.htm.; IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories. Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC). Hayama, Japan: Institute for Global Environmental Strategies (IGES), 2006. URL: http://www.ipcc-nggip.iges.or.jp/public/2006gl/index.html.; Врубель Ю.А. Потери в дорожном движении / Ю.А. Врубель. – Мн: БНТУ, 2003.– 380 с.; Врубель Ю.А. Определение потерь в дорожном движении / Ю.А. Врубель, Д.В. Капский, Е.Н. Кот – Мн: РИО БНТУ, 2006. – 252 с.; Правила расчета выбросов механическими транспортными средствами в населенных пунктах : ТКП 17.0803-2006 (02120). – Введ. 28.06.2006. – Минск : Минприроды, 2006. – 23 с.; Ntziachristos L. and Samaras Z. COPERT III. Computer program to calculate emissions from road transport. Methodology and emission factors (version 2.1). Technical Report No. 49. European Environment Agency, Copenhagen. – 2000.; Zallinger M., Hausberger S., Ajtay D. and Weilenmann M. ARTEMIS WP 300 – Task 3321: Instantaneous emission modelling applications, final report to the Commission, Graz. – 2005.; Капский, Д.В. Создание «транспортной экологической» карты населенных пунктов / Капский Д.В., Базаревич О.В., Кузьменко В.Н., Мозалевский Д.В. В сборнике: Образование. Транспорт. Инновации. Строительство. Сборник материалов II Национальной научно-практической конференции. 2019. – С. 283-289.; Капский, Д.В. Программа расчета объемов выбросов загрязняющих веществ от автотранспорта / Д.В. Капский, О.В. Базаревич / Социально-экономические проблемы развития и функционирования транспортных систем городов и зон их влияния: материалы XXV Международной (XXV Екатеринбургской) научно-практической конференции. Екатеринбург, 2019. 16-17 июня 2019 года. – С. 176-181.; Пугачёв, И.Н. Оценка экологических потерь в дорожном движении на основе GPS-данных о параметрах транспортных потоков и моделирования Пугачёв И.Н., Капский Д.В., Майорова Л.П., Базаревич С.В., Черенцова А.А., Лукьянов А.И., Казарбина С.А. / – Министерство науки и высшего образования РФ; Хабаровск. ТОГУ. – 2020. – 249 с.; Свидетельство № 222 от 17.09.10г. о регистрации компьютерных программ в Национальном центре интеллектуальной собственности // Д.В. Капский, Д.В. Мозалевский, М.К. Мирошник, А.В. Коржова; В.Н. Кузьменко; А.С. Полховская; Е.Н. Костюкович.; https://sapi.bntu.by/jour/article/view/588

الاتاحة: https://sapi.bntu.by/jour/article/view/588
https://doi.org/10.21122/2309-4923-2022-4-4-15

المؤلفون: N. Bulycheva V., D. Kapski V., L. Losin A., Н. Булычева B., Д. Капский В., Л. Лосин А.

المصدر: «System analysis and applied information science»; № 3 (2022); 29-42 ; «Системный анализ и прикладная информатика»; № 3 (2022); 29-42 ; 2414-0481 ; 2309-4923 ; 10.21122/2309-4923-2022-3

مصطلحات موضوعية: transport system, transport planning, transport demand, urban public transport, modeling, correspondence, транспортная система, транспортное планирование, транспортный спрос, городской общественный транспорт, моделирование, корреспонденция

وصف الملف: application/pdf

Relation: https://sapi.bntu.by/jour/article/view/579/438; United Nations, Department of Economic and Social Affairs, Population Division. World urbanization prospects: The 2014 revision, (ST/ESA/SER.A/366). New York: Author. 2015; Цель 11: Обеспечение открытости, безопасности, жизнестойкости и экологической устойчивости городов и населенных пунктов / Режим доступа: https://www.un.org/sustainabledevelopment/ru/cities/ – Дата доступа: 10.10.2021; Капский Д. В., Лосин Л. А. Транспорт в планировке городов: учебно-методическое пособие для студентов специальности 1-44 01 02 «Организация дорожного движения», 1-44 01 06 «Эксплуатация интеллектуальных транспортных систем на автомобильном и городском транспорте»: в 10 частях. – Минск: БНТУ, 2021. – Ч.2: Транспортное планирование: проектирование сети городского пассажирского транспорта. – 85 с.; Самойлов Д. С. Городской транспорт. Учебник для вузов – 2-е издание, переработанное и дополненное – М. Стройиздат, 1983 – 384 с.; Горев А. Э. К вопросу об экономической эффективности городского пассажирского транспорта // Транспорт Российской Федерации, 2012, №3–4 (40–41). – с.34–36; Дудкин Е. П., Черняева В.А., Дороничева С.А. Основные аспекты проектирования систем рельсового транспорта в городах // Современные проблемы транспортного комплекса России. 2016. Т.6. №1. – с.38–43; Федоров В. П., Лосин Л.А. Методы математического моделирования для проектирования городской транспортной системы на досетевом уровне // Транспорт Российской Федерации, 2012, №2 (39). – с.42–45; Капский Д. В., Лосин Л. А. Транспорт в планировке городов: учебно-методическое пособие для студентов специальности 1-44 01 02 «Организация дорожного движения»: в 10 частях. – Минск: БНТУ, 2019. – Ч.1: Транспортное планирование: математическое моделирование. – 94 с.; Мягков В. Н. Петербургская (ленинградская) школа анализа пассажирских транспортных потоков и проблемы ее современного развития // Экономика Северо-Запада: проблемы и перспективы развития. – №2 (65), 2021. – с.113–122; R. Binder, Z. Lancaster, M. Tobey, P. Jittrapirom, Yoshiki Yamagata. Transport modeling with a purpose: how urban systems design can bridge the gaps between modeling, planning and design. WIT press, 2019, pp 85–96; Davidson, Peter. A new approach to transport modelling − the Stochastic Segmented Slice Simulation (4S) model and its recent applications // Australasian Transport Research Forum, Proceedings 28−30 September 2011. − Adelaide. – 2011; McNally, Michael G. The Four Step Model. − Department of Civil and Environmental Engineering and Institute of Transportation Studies, University of California, Irvine, U.S.A. – 2007; U. Pesch, P. Vermaas. The Wickedness of Rittel and Webber’s Dilemmas. July 3, 2020; Ben-Akiva, M. et al. Behavioural realism in urban transportation planning models // Transportation Models in the PolicyMaking Process. A Symposium in Memory of Greig Harvey. – 1998; Питтель Б. Г., Федоров В. П. Математическая модель прогноза пассажиропотоков в городской транспортной сети // Экономика и мат. методы, 1969, 5, вып. 5. – с.744–757; 50 лет лаборатории математических моделей массового обслуживания ЛО ЦЭМИ – лаборатории математического моделирования функционально-пространственного развития городов СПб ЭМИ РАН. Материалы к биобиблиографии ученых и специалистов транспортных систем городов и организации городского движения. Выпуск 27. – СПб: Нестор-История, 2018. – 100 с.; Erlander, Sven; Stewart Neil F. (1990). The gravity model in transportation analysis: theory and extensions. Topics in transportation, 99-0624974-9. Utrecht: VSP; Wilson, A.G. Entropy in Urban and Regional Modelling. – Pion, London, 1970. – 166 р.; Wilson, A. G. (2009). The ‘Thermodynamics’ of the City. In Complexity and Spatial Networks, 11–31, edited by A. Reggiani and P. Nijkamp. Berlin: Springer; Webber, M. J. Information Theory and Urban Spatial Structure. – London, Croom Helm, 1980. – 394 р.; Капский Д. В., Скирковский С. В., Лосин Л. А. Принципы построения транспортной модели // Вестник Белорусского государственного университета транспорта: Наука и транспорт. – Гомель: 2021. №2 (43). – с.7–10; Скирковский С. В., Капский Д. В., Лосин Л. А. Моделирование функционально-планировочной структуры города // Вестник Белорусского государственного университета транспорта: Наука и транспорт. – Гомель: 2021. №2 (43); Wardrop equilibria JOS´E R. CORREA (Industrial Engineering Department, universidad de Chile, Santiago, Chile) NICOLA´ S E. STIER-MOSES (Graduate School of Business, Columbia university, New York, New York). In book: Wiley Encyclopedia of Operations Research and Management Science, edited by James J. Cochran Copyright 2010 John Wiley & Sons, Inc.; Экономико-математические исследования: математические модели и информационные технологии. Сборник трудов Санкт-Петербургского экономико-математического института РАН. №9. Математические модели в исследовании процессов развития городской среды. – СПб: Нестор-История, 2015. – 84 с.; Федоров В. П. Формирование вариантов развития городских транспортных сетей: разработка метода // Транспорт Российской Федерации. – 2012. – №3–4 (40–41). – с.17–21; Булычева Н. В. Лосин Л. А. Возможности досетевого подхода в транспортном планировании (на примере г.Перми) // Проблемы преобразования и регулирования региональных социально-экономических систем: сборник научных трудов. Выпуск 49 / под научной ред. д.э.н., проф. С.В. Кузнецова. ИПРЭ РАН. – СПб.: ГУАП, 2021. – с.4–11; Булычева Н. В., Лосин Л. А. Моделирование системы общественного транспорта на основе пассажиропотоков, сформированных на условной сети // Экономика Северо-Запада: проблемы и перспективы развития. №2 (65), 2021. c.86–92; Булычева Н. В., Лосин Л. А. Досетевая модель общественного транспорта как цифровая основа стратегии развития городских транспортных систем (на примере Екатеринбурга) // Цифровая трансформация промышленности: тенденции, управление, стратегии – 2021: материалы III Международной научно-практической конференции. – Екатеринбург: Институт экономики УрО РАН, 2021. – с.38–49; Лосин Л. А., Булычева Н. В. Исследование влияния стоимости проезда на транспортный спрос методом математического моделирования // Бюллетень результатов научных исследований. – 2022. – Вып.2. – с.179–194; Мягков В. Н., Пальчиков Н. С., Федоров В.П. Математическое обеспечение градостроительного проектирования (под ред. Б.Л.Овсиевича). – Л.: Наука, 1989. – 145 с.; СП 42.13330.2016 «Градостроительство. Планировка и застройка городских и сельских поселений»; Зильберталь А. Х. Трамвайное хозяйство. – М.-Л.: ОГИЗ–Гострансиздат, 1932. – 303 с.; Авдотьин Л. Н., Лежава И. Г., Смоляр И. М. Градостроительное проектирование. – М.: Стройиздат, 1989. – 436 с.; Сафронов Э. А. Комплексная оценка эффективности систем городского пассажирского транспорта // Проблемы больших городов: выпуск 3. – М.: МГЦНТИ, 1990. – 22 с.; Лосин Л. А. Моделирование транспортных систем городов на основе досетевого расчета матриц межрайонных передвижений: дис. … канд.техн.наук: 05.22.01. – СПб.: 2015. – 173 с.; Мулеев Е. Ю. Оценка социально-экономического эффекта от транспорта: краткий обзор методик // Социально-экономические проблемы развития и функционирования транспортных систем городов и зон их влияния: материалы ХХ международной научно-практ.конф. – Екатеринбург: АМБ, 2014. – с.179–186; Булычева Н. В., Лосин Л. А. Оценка роли метрополитена в структуре системы пассажирского транспорта в крупном городе // Экономика Северо-Запада: проблемы и перспективы развития. №3 (70), 2022; Тьма в конце тоннеля: в чем причина, что метро Краснодару не дано? Краснодарские известия, 29 января 2022 г. / Режим доступа: https://ki-news.ru/2022/01/29/tma-v-kontse-tonnelya-v-chem-prichina-chto-metro-krasnodaru-ne-dano. – Дата доступа: 27.08.2022; Проект планировки центральной части МО г.Краснодар. Раздел «Транспортная инфраструктура». СПб: – ЗАО «Петербургский НИПИГрад», 2007; Численность постоянного населения Российской Федерации по муниципальным образованиям на 1 января 2022 года. Федеральная служба государственной статистики / Режим доступа: https://rosstat.gov.ru/compendium/document/13282. – Дата доступа: 27.08.2022; Лосин Л. А. Петербургский опыт построения информационно-программного комплекса для решения транспортно-градостроительных задач // Социально-экономические проблемы развития и функционирования транспортных систем городов и зон их влияния: материалы XXIII международной научно-практ. конф. – Минск: БНТУ, 2017. – с.88–95; https://sapi.bntu.by/jour/article/view/579

الاتاحة: https://sapi.bntu.by/jour/article/view/579
https://doi.org/10.21122/2309-4923-2022-3-29-42

المؤلفون: D. Kapski V., O. Larin N., Thi Thu Nguyen Huong, Д. Капский В., О. Ларин Н., Тхи Тху Нгуен Хыонг

المصدر: Proceedings of the National Academy of Sciences of Belarus. Physics and Mathematics Series; Том 58, № 1 (2022); 120-128 ; Известия Национальной академии наук Беларуси. Серия физико-математических наук; Том 58, № 1 (2022); 120-128 ; 2524-2415 ; 1561-2430 ; 10.29235/1561-2430-2022-58-1

مصطلحات موضوعية: E-waste, electronic household waste, transport, waste collection points, recycling waste, waste recycling points, logistic support, modeling, логистическое обеспечение, моделирование, электронные отходы, электронные бытовые отходы, транспорт, пункты приема отходов, утилизация отходов, пункты утилизации отходов

وصف الملف: application/pdf

Relation: https://vestifm.belnauka.by/jour/article/view/635/526; Bartoleto A. P. Waste prevention policy and behaviour. New approaches to reducing waste generation and its environmental impacts. Routledge, 2015. Available at: https://www.book2look.com/embed/9781317815211; Waste prevention in Europe – policies, status and trends in reuse in 2017. EEA Report. 4/2018. Luxembourg: Publications Office of the European Union, 2018. Available at: https://circulareconomy.europa.eu/platform/sites/default/files/eea_report_waste_prevention_in_europe_2017_th-al-18-0008-en-n.pdf; Shittu O. S., Williams I. D., Shaw P. J. Global E-waste management: Can WEEE make a difference? A review of e-waste trends, legislation, contemporary issues and future challenges. Waste Management, 2021, vol. 120, pp. 549–563. https://doi.org/10.1016/j.wasman.2020.10.016; Basel Convention on the Control of Transboundary Movements of Hazardous Wastes and Their Disposal. UNEP/ BRS/2014/3. United Nations, Geneva, 1400778(E), 2014. Available at: https://www.basel.int/Portals/4/Basel%20Convention/docs/text/BaselConventionText-e.pdf; Ferreira B., Monedero J., Martí J. L., Aliaga C., Hortal M., López A. D. The Economic Aspects of Recycling. PostConsumer Waste Recycling and Optimal Production. London: IntechOpen, 2012. https://doi.org/10.5772/34133; The EIB in the Circular Economy. European Investment Bank, 2020. Available at: https://www.eib.org/attachments/thematic/circular_economy_en.pdf; Dobroselskyi M., Madleňák R. Model of waste transportation management in the conditions of a production company. Transportation Research Procedia, 2019, vol. 40, pр. 1023–1029. https://doi.org/10.1016/j.trpro.2019.07.143; Govindan K., Soleimani H., Kannan D. Reverse logistics and closed-loop supply chain: A comprehensive review to explore the future. European Journal of Operational Research, 2015, vol. 240, no. 3, pp. 603–626. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2014.07.012; Govindan K., Bouzon M. From a literature review to a multi-perspective framework for reverse logistics barriers and drivers. Journal of Cleaner Production, 2018, vol. 187, рр. 318–337. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.03.040; Rau H., Budiman S., Monteiro Ch. Improving the sustainability of a reverse supply chain system under demand uncertainty by using postponement strategies. Waste Management, 2021, vol. 131, рр. 72–87. https://doi.org/10.1016/j.wasman.2021.05.018; Islam Md. T., Huda N. Reverse logistics and closed-loop supply chain of Waste Electrical and Electronic Equipment (WEEE)/E-waste: A comprehensive literature review. Resources, Conservation and Recycling, 2018, vol. 137, pp. 48–75. https://doi.org/10.1016/j.resconrec.2018.05.026; Elia V., Gnoni M. G., Tornese F. Improving logistic efficiency of WEEE collection through dynamic scheduling using simulation modeling. Waste Management, 2018, vol. 72, pp. 78–86. https://doi.org/10.1016/j.wasman.2017.11.016; Gomes M., Barbosa-Povoa A., Novais A. Modelling a recovery network for WEEE: A case study in Portugal. Waste Management, 2011, vol. 31, no. 7, pp. 1645–1660. https://doi.org/10.1016/j.wasman.2011.02.023; Kubasakova I., Kubanova J. The Comparison of Implementation Items of Reverse Logistics in Terms of Chosen Companies in Europe and Slovakia. Transportation Research Procedia, 2021, vol. 53, рр. 167–173. https://doi.org/10.1016/j.trpro.2021.02.022; Glemba K., Averyanov Y., Larin O. Theoretical Study of Improving the Safety of the “Operator, Machine, and Environment” System when Performing Transport Operations. SAE International Journal of Transportation Safety, 2018, vol. 6, no. 1, pp. 5–18. https://doi.org/10.4271/09-06-01-0001; Waste Management Practices: Literature Review. Dalhousie University, June 2011. Available at: https://cdn.dal.ca/content/dam/dalhousie/pdf/dept/sustainability/resources/publications-and-plans/waste/Waste%20Management%20Literature%20Review%20Final%20June%202011%20(1.49%20MB).pdf; Ho S. T., Tong D. Y. K., Ahmed E. M., Lee C. T. Factors Influencing Household Electronic Waste Recycling Intention. Advanced Materials Research, 2012, vol. 622–623, pp. 1686–1690. https://doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.622-623.1686; Haron N. F., Sidique Sh. F., Radam A. Factors Influencing Household Electronic Waste (E-Waste) Recycling Participation. The Turkish Online Journal of Design, Art and Communication, 2018, pp. 1552–1557. Available at: http://www.tojdac.org/tojdac/VOLUME8-SPTMSPCL_files/tojdac_v080SSE208.pdf; https://vestifm.belnauka.by/jour/article/view/635

الاتاحة: https://vestifm.belnauka.by/jour/article/view/635
https://doi.org/10.29235/1561-2430-2022-58-1-120-128