1. Transport of Russia: All-Russian transport weekly information and analytical newspaper. URL: http://www.transportrussia.ru (data obrascheniya: 22.05.2025).
2. Severo-Kavkazskaya zheleznaya doroga. URL: http://skzdservice.ru/page/4 (data obrascheniya: 22.05.2025).
3. Solodkiy A. I. Razvitie intellektual'nyh transportnyh sistem v Rossii: problemy i puti ih resheniya. Novyy etap / A. I. Solodkiy // Intellekt. Innovacii. Investicii. — 2020. — № 6. — S. 10–19. — DOI: https://doi.org/10.25198/2077-7175-2020-6-10.
4. Seliverstov S. A. Aksiomaticheskie metody organizacii transportno-logisticheskoy infrastruktury / S. A. Seliverstov, Ya. A. Seliverstov // Razvitie infrastruktury i logisticheskih tehnologiy v transportnyh sistemah: Sbornik trudov, Sankt-Peterburg, 23–25 sentyabrya 2015 g. — SPb.: PGUPS, 2016. — S. 67–77.
5. Mamaev E. A. Matematicheskaya model' organizacii ekspluatacionnoy raboty v zadachah povysheniya propusknoy sposobnosti zheleznodorozhnogo uchastka / E. A. Mamaev, E. A. Chebotareva // Izvestiya Peterburgskogo universiteta putey soobscheniya. — 2025. — T. 22. — № 1. — S. 60–74. — DOI: https://doi.org/10.20295/1815-588X-2025-1-60-74.
6. Mirovoy opyt primeneniya sistemnyh resheniy v oblasti ITS. URL: https://dr.rosavtodor.gov.ru/department/deyatelnost-dr/intellektualnye-transportnye-sistemy/mirovoj-opyt-vnedreniya-i-razvitiya-its (data obrascheniya: 19.07.2025).
7. Osokin O. V. Intellektual'noe soprovozhdenie proizvodstvennyh processov na zheleznodorozhnom transporte: special'nost' 05.22.08 «Upravlenie processami perevozok»: dis. … d-ra tehn. nauk / O. V. Osokin. — Ekaterinburg, 2014. — 355 s.
8. Pokrovskaya O. D. Logisticheskie transportnye sistemy Rossii v usloviyah novyh sankciy / O. D. Pokrovskaya // Byulleten' rezul'tatov nauchnyh issledovaniy. — 2022. — № 1. — S. 80–94. — DOI:https://doi.org/10.20295/2223- 9987-2022-1-80-94.
9. Rahmangulov A. N. Imitacionnye modeli v cifrovyh dvoynikah zheleznodorozhnyh uzlov / A. N. Rahmangulov i dr. // Vestnik Ural'skogo gosudarstvennogo universiteta putey soobscheniya. — 2022. — № 3. — S. 43–59.
10. Chislov O. Fuzzy modelling of the transportation logistics processes / O. Chislov, N. Lyabakh, M. Kolesnikov, M. Bakalov et al. // Journal of Physics: Conference Series. — 2021. — Vol. 2131. — Iss. 032007. — DOI:https://doi.org/10.1088/1742- 6596/2131/3/032007.
11. Polozhishnikov V. B. O primenenii iskusstvennyh neyronnyh setey na zheleznodorozhnom transporte / V. B. Polozhishnikov, V. A. Akmanov, S. N. Tomaschenko, T. V. Shipunov // Zheleznodorozhnyy transport. — 2019. — № 3. — S. 33–36.
12. Kolesnikov V. I. Intellektualizaciya transportnyh processov na osnove gibridnyh tehnologiy i mul'tiagentnyh sistem / V. I. Kolesnikov, S. M. Kovalev, V. N. Ivanchenko // Vestnik Rostovskogo gosudarstvennogo universiteta putey soobscheniya. — 2012. — № 1(45). — S. 107–113.
13. Leckiy E. K. Cifrovye servisy intellektual'noy podderzhki prinyatiya resheniy pri upravlenii gruzovymi perevozkami na zheleznodorozhnom transporte / E. K. Leckiy, A. V. Semin // Transport: nauka, tehnika, upravlenie. — 2019. — № 9. — S. 17–20.
14. Efanov D. V. Tehnologii cifrovogo modelirovaniya v zheleznodorozhnoy otrasli / D. V. Efanov, A. S. Shilenko // Avtomatika, svyaz', informatika. — 2020. — № 2. — S. 34–38. — DOI 10.34649/ AT.2020.2.2.007.
15. Chislov O. N. Metody cifrovizacii i intellektualizacii parametrov logisticheskogo vzaimodeystviyav sisteme «zh.-d. stanciya — port» v usloviyah mul'tiagentnosti transportno-tehnologicheskih processov: monografiya / O. N. Chislov, M. V. Kolesnikov, V. M. Zadorozhniy, M. V. Bakalov i dr.; FGBOU VO RGUPS; ANO VO NTU «Sirius». — Rostov-na-Donu: RGUPS, 2022. — 396 s.
16. Luganchenko N. M. Principy intellektualizacii v metodah modelirovaniya zheleznodorozhnyh transportno-logisticheskih processov / N. M. Luganchenko, O. N. Chislov // Intellektual'nye transportnye sistemy: materialy III Mezhdunarodnoy nauchno-prakticheskoy konferencii, Moskva, 30 maya 2024 goda. — Moskva: Rossiyskiy universitet transporta (MIIT), 2024. — S. 239–246. — DOI:https://doi.org/10.30932/9785002446094-2024-239-246.
17. Karpathy A. The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks / A. Karpathy. URL: https://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness (data obrascheniya: 12.08.2025).
18. Makarov D. Rekurrentnaya neyronnaya set' / D. Makarov / URL: https://www.dmitrymakarov.ru/learning/rnn (data obrascheniya: 12.08.2025).
19. Instrukciya po raschetu propusknoy i provoznoy sposobnostey zheleznyh dorog OAO «RZhD»: Utv. rasporyazheniem OAO «RZhD» ot 04.03.2022 g. № 545/r. — 364 s.
20. Svid. 2022681955 Rossiyskaya Federaciya. Svidetel'stvo o gosudarstvennoy registracii programmy dlya EVM. Axiomatic v. 1 — programma rascheta parametrov transportnyh processov / O. N. Chislov, N. M. Luganchenko, D. S. Bezusov i dr. — № 2022681124: zayavl. 07.11.2022: opubl. 17.11.2022. DOI:https://doi.org/10.21307/tp-2021-031.