Исследование интенсивности транспортных потоков методами машинного обучения для интеллектуальных транспортных систем (300,00 руб.)

Первый автор	Шешера
Авторы	Пугачев И.Н., Григоровц Д.Е.
Страниц	6

ID	944072
Аннотация	Показано, что эффективность интеллектуальных транспортных систем в городских агломераци‑ ях зависит от возможностей их программно-­ аппаратных комплексов по анализу интенсив‑ ности транспортных потоков. При этом на се‑ годняшний день с использованием нейронных сетей данный параметр считают по видеопотоку, моделируют для прогноза. Такую модель нель‑ зя считать универсальной, так как она обучена с учетом узкого набора данных. Предлагается универсальный метод прогноза интенсивности транспортного потока на основе исследований алгоритмов машинного обучения.

Шешера, Н.Г. Исследование интенсивности транспортных потоков методами машинного обучения для интеллектуальных транспортных систем / Н.Г. Шешера, И.Н. Пугачев, Д.Е. Григоровц // Транспорт Российской Федерации. Журнал о науке, практике, экономике .— 2025 .— №3 .— С. 31-36 .— URL: https://rucont.ru/efd/944072 (дата обращения: 02.12.2025)