В связи с высоким ростом автомобилизации актуальной задачей является оптимизация улично-дорожной сети с целью удовлетворения потребностей в перевозках. Для этого необходимо учитывать закономерности развития транспортной сети, рассредоточение нагрузки на отдельных ее участках. Потому особое значение занимает моделирование параметров движения транспортного потока [1-4]. Главными характеристиками транспортного потока являются: интенсивность (q), плотность (k) и скорость (V). В общем виде соотношение между этими характеристиками описывается уравнением транспортного потока, которое выражает значение интенсивности, как произведение плотности на скорость. Графическое представление этого уравнения носит название основной диаграммы транспортного потока, на которой прослеживаются общие закономерности изменения состояния [5]. Диаграмма не может отразить всю сложность процессов, поскольку на их изменение оказывает влияние большое количество факторов системы «водитель-автомобиль-дорога-среда» (ВАДС), и изменяются условия движения на улично-дорожной сети. В процессе развития теории транспортных процессов сформировалось два основных подхода к задаче моделирования потоков: на микроскопическом и макроскопическом уровне. Макроскопические модели рассматривают поток в целом; поведение конкретного автомобиля имеет второстепенное значение. В отличие от макроскопических моделей, микроскопические имитируют движение одного транспортного средства, а динамические переменные моделей выражаются такими свойствами, как положение и скорость [6-7]. Рассмотрим некоторые макроскопические модели транспортных потоков, которые применяются на практике.1. Экспоненциальное уравнение (модель Гринберга)Уравнение состояния транспортного потока описывается в виде: q=k∙vm∙lnkjk,                                                        (1)где kj – максимальная плотность транспортного потока; vm – значение скорости, при котором интенсивность максимальна.Оптимальная плотность определяется как:km=kje.                                                          (2)Оптимальная скорость транспортного потока является постоянной величиной vm = const.Соотвественно выражение (1) принимает вид: qm=1e∙vm∙kj.                                                          (3)2. Параболическое уравнение (модель Дрю)В данном случае уравнение состояния транспортного потока выражается с учетом скорости свободного движения (vсв):q=k∙vсв∙1-kkj12.                                         (4)Оптимальная плотность:km=49∙kj.                                                     (5)Оптимальная скорость:vm=13∙vсв.                                                    (6)Пропускная способность:qm=427∙vсв∙kj.                                            (7)3. Линейное уравнение (модель Гриншилдса)Уравнение состояния:q=k∙vсв∙1-kkj.                                                 (8)Оптимальная плотность:km=12∙kj.                                                     (9)Оптимальная скорость:vm=12∙vсв.                                                    (10)Тогда, пропускная способность будет определяться, как:qm=14∙vсв∙kj.                                              (11)Произведем сравнительный анализ описанных выше моделей на примере однородного потока транспортных средств, максимальная плотность которого составляет 155 авт./км. Скорость свободного движения принята равной 90 км/ч. На рисунке 1 отражена диаграмма состояния транспортного потока в координатах «интенсивность-плотность», шаг расчета 10 авт./ч.  Рисунок 1 – Диаграмма состояния транспортного потока для заданныхпоказателей В таблице 1 представлены оптимальные значения характеристик транспортного потока для достижения максимальной интенсивности дорожного движения в заданных условиях.Таблица 1Оптимальные значения характеристик транспортного потокаНаименование моделиЗначение показателейМаксимальная интенсивность движения, авт./чОптимальная скорость движения, км/чОптимальная плотность, авт./кмКоэффициент детерминации, R21. Модель Гринберга198733600,84552. Модель Дрю206730690,99213. Модель Гриншилдса348845781,0000 Максимальная интенсивность движения (3488 авт./ч) достигается при моделировании согласно зависимости Гриншилдса со значением скорости в 45 км/ч, что наиболее приближено к реальным дорожным условиям. При полиномиальной аппроксимации рассмотренные модели характеризуются высоким коэффициентом детерминации (более 80%). Проблема организации дорожного движения является сложной задачей, особенно в рамках городской среды, где отмечается высокая урбанизация, и увеличение количества транспортных средств несопоставимо с протяженностью улично-дорожной сети. Поэтому информация о движении транспортного потока представляет большую практическую значимость для принятия соответствующих мер с целью восстановления должного уровня безопасности системы ВАДС [7]. Обобщая представленные результаты сравнительного анализа параметров транспортного потока, стоит отметить разнообразие моделей, разработанных для решения задач, связанных с проблемами автомобильного движения. Однако окончательный выбор метода моделирования будет определяться поставленной задачей и техническими возможностями при проведении исследования.