Главная Работы на конкурс Предметное образование Технические дисциплины
Исследовательская работа «Прогнозирование трафика с использованием самонастраивающейся эволюционной нейронной сети»
Автор: Сейткалиев Диас Омирсерикулы
Место работы/учебы (аффилиация): Карагандинский государственный технический университет, 3 курс
Научный руководитель: Абилдаева Гулнур Балтабаевна
Краткосрочный прогноз движения трафика является одним из наиболее важных элементов всех систем проактивного управления движением. Цель данной научной работы — предоставить модель на основе нейронных сетей (NN – Neural Networks) для многоэтапного прогнозирования трафика. С помощью данной разработчки возможно прогназироваровать загруженность транспортных магистралей. Полученную информацию можно использовать в самых разных целях. Для оптимизаций работы светофоров, регулирования потока путем платного въезда в пиковые часы, для оптимального планирования при строительстве дорог.
Ключевые слова: Нейронные сети, прогноз движения трафика, информационные технологий, искусственный интеллект, генетический алгоритм, транспортные системы, транспортный поток.
Способность прогнозировать будущие значения параметров трафика помогает повысить производительность систем управления трафиком. Как одно шаговые, так и многошаговые прогнозы играют значительную роль в этой области, но в случае сбоя системы, многошаговые прогнозируемые значения становятся выгодными. Чтобы избежать низкой точности долгосрочных прогнозов, вместо применения итерационного подхода к результатам одной выходной модели в данном исследовании используется многоотраслевая NN. В этой статье применяется NSGA-II для оптимизации параметров NN с различными правилами обучения и различными типами входных данных. Этот специфический генетический алгоритм является хорошо известным многокритериальным генетическим алгоритмом, который находит лучшее распространение решений в различных задачах.
Предлагаемая структура прогнозирует значения транспортных потоков на основе их недавних временных и пространственных профилей на данном участке шоссе в течение последних нескольких минут. Как временные, так и пространственные эффекты оказываются важными для более точного прогнозирования. Более того, было установлено, что более длительная степень прогнозирования не снижает точность результатов в этой модели. Эффективность модели была подтверждена с использованием реальных данных о движении транспорта, полученных с месторождения.
Данная научная работа демонстрирует способность этого класса генетических алгоритмов производить наилучшую комбинацию параметров сети. Результаты, полученные из данных испытаний, показывают, что обобщающая способность модели является удовлетворительной. Для случая 5-минутного и 10-минутного горизонта прогнозирования индексы R2 составляют не менее 0,98, что наглядно показывает способность модели обобщать.
Смотреть похожие работы
Технические дисциплины
Исследовательская работа «Рекуперация»
Тема является актуальной на сегодняшний день. В мире становится все больше электромобилей, и люди жалуются на более слабые тормоза по сравнению с автомобилями на ДВС из-за большей массы. Слабые тормоза электромобилей могут значительно понизить уровен...
Технические дисциплины
Исследовательская работа «Моя помощница «Алиса»
Искусственный интеллект (далее – ИИ) все активнее входит в нашу жизнь. Сферы его применения постоянно расширяются: виртуальные ассистенты в приложениях банков, крупных магазинов, государственного сайта «Госуслуги» отвечают на наши вопросы и помогают...
Технические дисциплины
Исследовательская работа «Что такое твистинг?»
Я очень часто на различных праздниках и мероприятиях видела, как декораторы украшают сцену, залы воздушными шарами, скрученными в причудливые формы: цветы, гирлянды, фигурки животных. Все эти фигурки были такие изящные и замысловатые, что мне сложно...
Технические дисциплины
Исследовательская работа «Облачные технологии»
Мы живём в 21 веке – веке информации и технологий. Всё больше и больше сфер из реальности переходит в онлайн. Переход бизнеса в онлайн не стал исключением, а его переход даже ещё больше ускорил цифровую трансформацию. Для поддержки таких предприятий...
Естественно-научные дисциплины, Технические дисциплины
Исследовательская работа «Солнце, Земля и другие планеты Солнечной системы»
Планета Земля – наша родная любимая планета. Несмотря на то, что в Солнечной системе наша планета не занимает ведущее место по масштабам, ни один человек не посетил все уголки нашей прекрасной планеты. Насколько же велики другие планеты Солнечной сис...
Общественно-научные дисциплины, Технические дисциплины
Исследовательский проект «Автомобиль в жизни человека»
Работа посвящена истории развития автотранспорта, его пользы для человека, а также о вреде автомобиля на окружающую среду. Я вам расскажу о том как появился первый автомобиль, о видах автомобиля, какие новинки автомобилей есть в настоящее время, каки...
Мероприятие завершено
Конкурс, в котором работа участвует
Направление
Форма представления работы
Дата публикации работы
03.02.2020
Добавить комментарий