Участник:Rgazizullina
Материал из MachineLearning.
м |
(→Отчет о научно-исследовательской работе) |
||
| Строка 6: | Строка 6: | ||
== Отчет о научно-исследовательской работе == | == Отчет о научно-исследовательской работе == | ||
| - | '''Весна 2014, 6-й семестр''' | + | '''<big>Весна 2014, 6-й семестр</big>''' |
'''Прогнозирование объемов железнодорожных грузоперевозок по парам веток''' | '''Прогнозирование объемов железнодорожных грузоперевозок по парам веток''' | ||
| Строка 12: | Строка 12: | ||
''Работа посвящена исследованию алгоритма непараметрического прогнозирования объемов железнодорожных грузоперевозок. Рассматривается задача прогнозирования количества вагонов с различными грузами, следующих по различным маршрутам. Задана топология железнодорожной сети — для всех возможных пар железнодорожных веток дана информация о всех блоках вагонов, совершивших переезд с одной ветки на другую, включая количество вагонов в блоке, вид груза и дату прохождения маршрута. Для построения прогноза используется алгоритм, основанный на свертке эмпирической плотности распределения значений временного ряда с функцией потерь. Ранее прогноз выполнялся для каждого железнодорожного узла в отдельности. Предлагается повысить качество прогноза за счет прогнозирования по парам веток вместо прогнозирования отправления всех вагонов с данного узла. Алгоритм проиллюстрирован посуточными данными за полтора года о перевозках 38 типов грузов. | ''Работа посвящена исследованию алгоритма непараметрического прогнозирования объемов железнодорожных грузоперевозок. Рассматривается задача прогнозирования количества вагонов с различными грузами, следующих по различным маршрутам. Задана топология железнодорожной сети — для всех возможных пар железнодорожных веток дана информация о всех блоках вагонов, совершивших переезд с одной ветки на другую, включая количество вагонов в блоке, вид груза и дату прохождения маршрута. Для построения прогноза используется алгоритм, основанный на свертке эмпирической плотности распределения значений временного ряда с функцией потерь. Ранее прогноз выполнялся для каждого железнодорожного узла в отдельности. Предлагается повысить качество прогноза за счет прогнозирования по парам веток вместо прогнозирования отправления всех вагонов с данного узла. Алгоритм проиллюстрирован посуточными данными за полтора года о перевозках 38 типов грузов. | ||
'' | '' | ||
| + | |||
| + | '''Подготовлена статья:''' | ||
| + | |||
| + | • ''Газизуллина Р.К., Стенина М.М., Стрижов В.В.'' Прогнозирование объемов железнодорожных грузоперевозок по парам веток // Системы и средства информатики. | ||
Версия 12:06, 21 августа 2014
Газизуллина Римма МФТИ, ФУПМ, 174 группа
Отчет о научно-исследовательской работе
Весна 2014, 6-й семестр
Прогнозирование объемов железнодорожных грузоперевозок по парам веток
Работа посвящена исследованию алгоритма непараметрического прогнозирования объемов железнодорожных грузоперевозок. Рассматривается задача прогнозирования количества вагонов с различными грузами, следующих по различным маршрутам. Задана топология железнодорожной сети — для всех возможных пар железнодорожных веток дана информация о всех блоках вагонов, совершивших переезд с одной ветки на другую, включая количество вагонов в блоке, вид груза и дату прохождения маршрута. Для построения прогноза используется алгоритм, основанный на свертке эмпирической плотности распределения значений временного ряда с функцией потерь. Ранее прогноз выполнялся для каждого железнодорожного узла в отдельности. Предлагается повысить качество прогноза за счет прогнозирования по парам веток вместо прогнозирования отправления всех вагонов с данного узла. Алгоритм проиллюстрирован посуточными данными за полтора года о перевозках 38 типов грузов.
Подготовлена статья:
• Газизуллина Р.К., Стенина М.М., Стрижов В.В. Прогнозирование объемов железнодорожных грузоперевозок по парам веток // Системы и средства информатики.
