На основе данных транзакций на автомагистралях выбраны 10 показателей, характеризующих индивидуальные особенности пользователей и пространственно-временные характеристики поездок, для построения модели признаков пользователей. Использованы алгоритмы K-средних, нечеткого C-средних и карты самоорганизации для классификации признаков пользователей и применены к данным ETC на определённом участке дороги. Результаты исследования показывают, что по сравнению с K-средними и нечетким C-средними модель SOM имеет лучшее качество классификации моделей поездок пользователей; разделение пользователей автомагистрали на шесть категорий является обоснованным. На основе результатов классификации предложена целевая стратегия персонализированного дифференцированного тарифа, которая была проверена численным моделированием.

данные ETC;алгоритмы кластеризации;анализ моделей поездок;дифференцированная оплата