Автор: Полежаев Максим Николаевич

Название:ПРЕДИКТИВНЫЙ АНАЛИЗ ПОКАЗАТЕЛЕЙ КРИТИЧЕСКИХ СОБЫТИЙ С ПОМОЩЬЮ РЕКУРРЕНТНОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ С ТРАНСФОРМЕРОМ
Тематика:техника
Вид ресурса:электронная копия бумажного издания
Тип ресурса:Статья
Целевое назначение:Научное
Целевая аудитория:Исследователь
Аннотация:Во всем мире развитие дорожно-транспортной инфраструктуры вместе с ростом количества транспортных средств в последние годы ставит на первое место необходимость обеспечения безопасности на дорогах. Дорожно-транспортные происшествия (ДТП) являются серьезной проблемой, которая влечет за собой материальные и финансовые потери, но, что более важно, связаны с причинением вреда здоровью человека и потерями человеческих жизней. Одним из аспектов повышения эффективности мероприятий по обеспечению безопасности дорожного движения является выявление и анализ влияния различных факторов на показатели аварийности. Снижение числа ДТП посредством прогноза рисков инцидентов в зависимости от сочетания и изменения факторов влияния является целью проактивного управления безопасностью на дорогах. Изменения значений показателей аварийности и факторов влияния можно представить в виде временных рядов. Тогда задача прогноза рисков ДТП по сочетанию факторов и значениям их показателей сводится к выявлению схожих паттернов во временных рядах методом сравнительного анализа и прогнозированию появления похожих паттернов и их сочетаний. Традиционные методы анализа и прогнозирования временных рядов, основанные на статистических и математических моделях, имеют ограничения в отношении работы с большими данными и скрытыми закономерностями, которые влияют на динамику показателей аварийности. В качестве эффективного инструментария для анализа временных рядов и их прогнозирования последнее время используются методы интеллектуального анализа и глубокого машинного обучения нейронных сетей.
Дата издания:2024
Дата загрузки:28.10.2024
Издательство:Современные наукоемкие технологии (ВАК)
Название:Внедрение машинного обучения и нейронных сетей в сферу прогнозирования
Тематика:техника
Вид ресурса:электронная копия бумажного издания
Тип ресурса:Статья
Целевое назначение:Научное
Целевая аудитория:Исследователь
Дата издания:2025
Дата загрузки:21.10.2025
Издательство:Издательство (типография) Пензенского государственногго университета