Отрывок: Входные данные включают все описанные факторы прогнозирования, и могут быть записаны в виде вектора: V = ( vni−1,i, v n1 ij , v n2 ij ,v route,r ij (t), v all ij (t), v stat ij (tc), v stat ij (t), vflowij (tc), v flow ij (t), v hour(t), vday(t), vfNowij ) . где n1 - предыдущее транспортное средство маршрута r, прошедшее транспортный сегмент wij , n2 - предыдущее транспортно...
Название : | Сравнение методов машинного обучения в задаче прогнозирования движения общественного транспорта |
Другие названия : | A comparison of machine learning methods for a bus arrival time prediction problem |
Авторы/Редакторы : | Агафонов, А.А. Юмаганов, А.С. Agafonov, A.A. Yumaganov, A.S. |
Дата публикации : | Май-2019 |
Издательство : | Новая техника |
Библиографическое описание : | Агафонов А.А. Сравнение методов машинного обучения в задаче прогнозирования движения общественного транспорта / Агафонов А.А., Юмаганов А.C. // Сборник трудов ИТНТ-2019 [Текст]: V междунар. конф. и молодеж. шк. "Информ. технологии и нанотехнологии": 21-24 мая: в 4 т. / Самар. нац.-исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем. обраб. изобр. РАН-фил. ФНИЦ "Кристаллография и фотоника" РАН; [под ред. В.А. Фурсова]. - Самара: Новая техника, 2019 – Т. 4: Науки о данных. - 2019 - С. 761-768. |
Аннотация : | Задача прогнозирования движения общественного транспорта является одной из самых популярных задач в области транспортного планирования благодаря своей практической значимости. Для решения этой задачи применяются различные параметрические и непараметрические модели. В настоящей работе для прогнозирования движения используется разнородная информация, влияющая на величину прогноза, и приводится сравнение основных алгоритмов машинного обучения для прогнозирования времени прибытия общественного транспорта: модели нейронных сетей, регрессии методом опорных векторов. Экспериментальный анализ алгоритмов был проведен на реальных движении о движении транспортных средств автобусных маршрутов в Самаре, Россия. |
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : | http://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Sravnenie-metodov-mashinnogo-obucheniya-v-zadache-prognozirovaniya-dvizheniya-obshestvennogo-transporta-75720 |
Другие идентификаторы : | Dspace\SGAU\20190421\75720 |
Располагается в коллекциях: | Информационные технологии и нанотехнологии |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
paper96.pdf | Основная статья | 885.09 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать полное описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.