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 «Традиции выпечки тандырной лепешки в городе Турсунзаде»
«Хлеб – всему голова!» — утверждает русская пословица, а таджикская мудрость гласит: «В хлебе – душа человека». Это подтверждает, что уважение к хлебу присутствует в культурах народов по всему миру. У каждого народа есть свой особенный вид хлеба и ун...
Технические дисциплины
Проект «Электронный термометр для людей с ограниченными возможностями по зрению»
Работа посвящена созданию уникального действующего макета электронного термометра для людей с ограниченными возможностями по зрению и представляет собой инновационное устройство, которое позволяет людям с нарушением зрения легко и удобно измерять тем...
Технические дисциплины
Презентация «Современные онлайн-инструменты для открытия ресторана русской кухни»
В современном мире бизнес и онлайн инструменты тесно связаны, создавая новые возможности для развития и роста. Онлайн платформы позволяют эффективно управлять операциями, снижая затраты и увеличивая продуктивность. Одним из ключевых аспектов является...
Технические дисциплины
Исследовательская работа «Применение AR (Augmented Reality) в учебном процессе»
Доступна к просмотру полнотекстовая версия работы
Современное общество тесно связано с информационно-коммуникационными технологиями, которые играют ключевую роль в повседневной жизни людей. Особенно молодое поколение активно использует гаджеты для различных целей, таких как развлечения, общение, пои...
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...
Мероприятие завершено
Конкурс, в котором работа участвует
Направление
Форма представления работы
Дата публикации работы
03.02.2020
Добавить комментарий