Участник:Egor Plyashenko/Прогнозирование средней скорости автотранспорта

Материал из MachineLearning.

Перейти к: навигация, поиск

Постановка задачи

В рамках проводимого компанией «Яндекс» конкурса «Интернет- математика 2010» была предложена задача прогноза скорости движения автомобилей в Москве на основе имеющихся данных за один месяц. Для оценки качества предсказа- ния использовалась определенным образом составленная невязка между известными и предсказанными данными, а победитель определялся как получивший минимальное значение невязки.

Дневник исследователя

Done:

  • Осуществил загрузку данных в MatLab. Из-за большого размера пришлось написать программу, разбивающую файл jams.txt на 10 частей для удобства работы с ним.
  • Построил некоторые важные графики: средняя скорость по дням месяца, скорость в течение каждого дня недели и т. д..
  • Реализовал простейший алгоритм - скорость в неизвестный день = средней скорости за предыдущие дни (очень долго считается, даже при выполненной оптимизации!!!).


Результаты:

1)Алгоритм - среднее по все дням в данное время. Значения функционала при прогнозировании скорости в 30-й день(воскресенье): Q = 69.4040.

2)Алгоритм - среднее по все дням в данное время. Значения функционала при прогнозировании скорости в 28-й день(пятница): Q = считается.

3)Алгоритм - среднее по все таким же дням недели в данное время. Значения функционала при прогнозировании скорости в 30-й день(воскресенье): Q = считается.

4)Алгоритм - 18:00 далее константа. Значения функционала при прогнозировании скорости в 30-й день(воскресенье): Q = считается.

Источник — «http://machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:Egor_Plyashenko/%D0%9F%D1%80%D0%BE%D0%B3%D0%BD%D0%BE%D0%B7%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D1%81%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%BD%D0%B5%D0%B9_%D1%81%D0%BA%D0%BE%D1%80%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B8_%D0%B0%D0%B2%D1%82%D0%BE%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BD%D1%81%D0%BF%D0%BE%D1%80%D1%82%D0%B0»
Личные инструменты