Моделирование и прогнозирование доставки грузов для заблокированных и разблокированных улиц с использованием методов машинного обучения - Ибраев, Т.С.; Головачева, В.Н. (Вестник Карагандинского государственного индустриального университета, 2023)
Данная статья представляет собой исследование, посвященное применению методов машинного обучения для моделирования и прогнозирования доставки грузов. В статье описываются кинематические волны и их влияние на создание заторов на дорогах, а также преимущества использования методов машинного обучения для улучшения пропускной способности дорог и справления с заторами. В частности, рассматриваются искусственные нейронные сети и их применение для анализа перемещения грузов по улицам. В тексте также приводятся результаты экспериментов, в которых сравниваются различные методы машинного обучения, такие как Support vector machine и Artificial Neural Network, по их способности предсказывать задержки на дорогах. В целом, данная статья представляет интерес для специалистов в области транспортной логистики и исследователей, занимающихся применением методов машинного обучения в различных областях. Эта информация имеет практическую значимость для магистерской диссертации по теме «Исследование и разработка методов и алгоритмов интеллектуального анализа данных для системы массового обслуживания служб доставки». В целом, применение методов машинного обучения для прогнозирования доставки грузов может помочь улучшить экономическую эффективность логистических операций, а также уменьшить негативное воздействие на окружающую среду.