The presented paper examines the role of forecasting transportation conditions in increasing the adaptability of digital tools for managing transport logistics. Special attention is paid to machine learning methods focused on binary prediction of dynamic metrics of the transportation process, among which probabilistic neural networks and a logistic regression model stand out. In addition, algorithms for multi-criteria optimization of routes in the structures of terminal logistics networks, as well as quantitative metrics for evaluating the accuracy and robustness of predictive models, are considered in detail. It is empirically demonstrated that the integration of such predictive models into digital transportation management systems contributes to a significant increase in the adaptability of logistics infrastructure, optimization of operating costs and minimization of risks caused by stochastic uncertainty of the external environment.

Keywords: forecasting, adaptability, transport logistics, artificial intelligence, machine learning, binary forecasting, routing, digital tools.

Введение. Современная транспортная логистика функционирует в условиях значительной неопределенности, вызванной динамическими изменениями дорожной ситуации, метеорологических факторов, сезонными колебаниями спроса и вариабельностью технического состояния подвижного состава. Традиционные подходы к планированию грузовых перевозок, опирающиеся на статические данные и детерминистические модели, часто проявляют низкую эффективность, поскольку не обеспечивают оперативной реакции на непредвиденные отклонения. В таких обстоятельствах определяющим фактором эффективности управления транспортными потоками выступает адаптивность цифровых систем — их способность к реальному времени корректировать плановые стратегии на основе эволюции внешней среды. Среди наиболее перспективных стратегий повышения адаптивности выделяется внедрение в системы логистического менеджмента прогностических алгоритмов, реализуемых с использованием технологий искусственного интеллекта и методов машинного обучения [1, с. 50].

В рамках транспортной логистики адаптивность цифровых платформ определяется как способность вычислительно-алгоритмических систем автономно корректировать функциональные характеристики (оптимальные маршруты, графики движения, эксплуатационные режимы) на основе откликов на эндогенные и экзогенные факторы без значительного операторского участия. Высокий индекс адаптивности гарантирует сохранность операционной эффективности в условиях стохастической среды, обеспечивая своевременный объезд от перегруженных сегментов сети, перераспределение флота под изменяющиеся запросы клиентов и аттенюацию эффектов непредсказуемых инцидентов. Аттенация подобной адаптивности невозможна без надежного предиктивного моделирования тех переменных, которые в ближайшем горизонте зададут параметры логистических операций [4, с. 41–42].

В области железнодорожных перевозок, которые играют ключевую роль в обеспечении устойчивого функционирования российской экономики, проблемы прогнозирования динамических характеристик приобретают первостепенную значимость [1, с. 50]. Особый интерес представляет бинарное (интервальное) прогнозирование, которое ориентировано не на определение точного значения будущего показателя, а на оценку вероятности его распределения по одному из двух предопределенных интервалов. В качестве фундаментальных подходов к реализации такого прогнозирования применяются вероятностная нейронная сеть и модель логистической регрессии [1, с. 51]. Эмпирическая верификация этих методов на аутентичных данных, характеризующих процесс железнодорожных перевозок (в частности, грузооборот), продемонстрировала высокую предсказательную точность: 93,3 % для вероятностной нейронной сети и 95,1 % для логистической регрессии [1, с. 54]. Внедрение подобных прогностических моделей в архитектуру цифровых систем управления транспортными потоками обеспечивает возможность превентивной оптимизации маршрутизации и расписаний, что в конечном итоге усиливает адаптивные свойства логистической инфраструктуры в целом.

Цифровая трансформация, опирающаяся на интеграцию сквозных технологий (анализ больших данных, алгоритмы машинного обучения, системы Интернета вещей), эволюционировала от статуса экспериментальных инноваций к императиву стратегического выживания и поддержания конкурентных позиций в рыночной среде [2, с. 15]. В рамках этой парадигмы адаптивность цифровых инструментов выходит за пределы чисто технологических преимуществ, превращаясь в фундаментальное предпосылку для обеспечения эффективности управления транспортными перевозками, особенно в условиях высокой волатильности рыночного спроса и системной нестабильности транспортно-логистической инфраструктуры.

Прогнозирование условий транспортных перевозок выступает в качестве начального этапа в рамках адаптивного управления логистическими процессами. Полученные в результате прогнозирования оценки вероятностного характера подлежат дальнейшему использованию для оптимизации выбора маршрутов транспортных средств. Проблема маршрутизации классифицируется как NP-трудная комбинаторная задача, что обусловливает необходимость обращения к эвристическим и метаэвристическим алгоритмам для ее эффективного решения [3, с. 56]. Сравнительный анализ архитектур логистических сетей, включая топологии Hub-and-Spoke и Mesh, свидетельствует о превосходстве Mesh-топологии в плане обеспечения повышенной гибкости и устойчивости к отказам [3, с. 52]. В контексте многокритериального выбора маршрутов задействуются продвинутые методы, такие как теория нечетких множеств, максиминная свертка, метод анализа иерархий (AHP) и энтропийный подход [3, с. 58]. Энтропийный метод, в частности, предоставляет инструмент для количественной оценки устойчивости маршрутной сети: увеличение значения энтропии транспортных потоков коррелирует с более равномерным их распределением и, следовательно, с усилением резистентности сети к внешним perturбациям [3, с. 59]

Применение алгоритмов машинного обучения и архитектур нейронных сетей обеспечивает возможность учета динамических трансформаций в дорожной обстановке, прогнозирования временных параметров прибытия транспортных средств, а также оперативной корректировки маршрутов в условиях реального времени [5, с. 11]. Интеллектуальные системы на базе этих технологий демонстрируют высокую эффективность в обработке значительных объемов гетерогенных данных, включая информацию от GPS-навигации, метеорологические обзоры и статистику загруженности дорожной сети, что позволяет генерировать адаптивные управленческие решения. Внедрение подобных систем приводит к существенному сокращению времени доставки на 20–30 % и снижению эксплуатационных затрат на 10–15 % [5, с. 12].

Эффективность интеграции искусственного интеллекта в логистические процессы определяется в первую очередь уровнем адаптивности цифровых инструментов к вариабельным условиям внешней среды [4, с. 42]. В научной литературе выделяются три фундаментальных фактора, обеспечивающих успешное внедрение ИИ-решений: полнота и качество входных данных, оперативность их обработки, а также способность системы к автономному самообучению и динамической реконфигурации алгоритмов в ответ на изменения входных параметров [4, с. 42]. Прогнозирование, в свою очередь, функционирует как ключевой механизм, обеспечивающий связь между статическими моделями и динамической реальностью транспортной системы: отсутствие достоверных прогнозов будущих состояний приводит к запаздывающей и недостаточно эффективной адаптации [4, с. 44].

Для количественной оценки качества прогнозирования применяется специализированный критерий Kp(X)Kp(X), определяемый как отношение вероятности превышения фактическим значением установленного прогнозного порога к вероятности превышения среднего значения (в случае, когда XX превышает среднее), либо по аналогичной формуле для случаев, когда значения XX ниже среднего [6, с. 42]. Увеличение величины Kp(X)Kp(X) свидетельствует о повышении точности прогноза. Данный метод обладает универсальностью, позволяя не только проводить оценку качества прогнозирования в рамках изолированной системы, но и реализовывать сравнительный анализ производительности нескольких навигационных систем или интеллектуальных платформ поддержки транспортных перевозок [6, с. 42].

Прогнозирование условий транспортных перевозок выступает определяющим фактором, задающим степень адаптивности цифровых инструментов в сфере транспортной логистики. Отсутствие надежных прогнозных оценок приводит к тому, что решения по перераспределению потоков и оптимизации маршрутов принимаются постфактум, что неизбежно провоцирует возникновение задержек и эскалацию операционных издержек. Интеграция прогностических моделей с алгоритмами многокритериальной маршрутизации в архитектуре единой цифровой платформы позволяет формировать высокоадаптивные логистические системы, обладающие способностью к эффективному функционированию в условиях высокой неопределенности и динамических изменений внешней среды. Применение объективных критериев оценки качества прогнозов обеспечивает возможность проведения сравнительного анализа различных навигационных систем и выбора наиболее исполнительных решений. Внедрение подобных интеллектуальных технологий способствует существенному сокращению времени доставки, снижению эксплуатационных расходов и повышению общей устойчивости логистической инфраструктуры. В итоге, дальнейшее развитие методов прогнозирования и их гармоничная интеграция в цифровые инструменты управления перевозками определяет стратегическое направление для повышения эффективности транспортной логистики в целом.

Литература:

1. Краковский Ю. М., Куклина О. К. Бинарное прогнозирование динамических показателей на основе методов машинного обучения // Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика. 2023. № 62. С. 50–55.
2. Терёшина В. В., Савченкова Е. В. Искусственный интеллект как драйвер развития информационных технологий // Региональные проблемы преобразования экономики. 2025. № 8. С. 10–17.
3. Глинский В. А., Зимирева А. Д. Сравнительный анализ топологий и алгоритмов маршрутизации в терминальных логистических сетях // Вестник Донецкой академии транспорта. 2025. № 3. С. 52–67.
4. Хорошилова Т. Н. Роль искусственного интеллекта в логистике: эффективность, вызовы и решения // Universum: технические науки. 2024. № 11 (128). С. 41–45.
5. Арифджанова Н. З. Применение искусственного интеллекта для оптимизации маршрутов транспорта // Universum: технические науки. 2023. № 5 (110). С. 11–12.
6. Афанасьев Ю. С. Управление автомобильными перевозками в логистической системе крупного города // Транспорт Российской Федерации. Журнал о науке, практике, экономике. 2019. № 2 (81). С. 40–44