Содержимое раздела
Разработка моделей и алгоритмов прогнозирования задержек в транспортных потоках, учитывающих факторы, влияющие на задержки, такие как дорожно-транспортные происшествия, пробки, погодные условия и праздники. Выбор и обоснование методов прогнозирования, включая методы машинного обучения (например, нейронные сети, деревья решений). Оценка точности прогнозов и разработка методов повышения точности. Описание процессов обучения моделей прогнозирования. Проведение экспериментов для оценки эффективности разработанных моделей. Анализ результатов.