Спосіб управління транспортними потоками з використанням сигнально - інформаційної системи та елементів штучного інтелекту

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorЛуцький, Георгій Михайлович
dc.contributor.authorКазаков, Віталій Борисович
dc.date.accessioned2023-01-03T13:31:08Z
dc.date.available2023-01-03T13:31:08Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstractenThe master's thesis is devoted to the study of the issue of traffic flow management through the implementation of machine learning technologies. In addition, several aspects affecting the way of managing traffic flows are considered. The work considers the main approaches, regulation, and models of traffic flow management. An analysis of existing approaches to the use of non-linear methods of assessment and construction of forecasts and features of the use of Q-learning algorithms (Deep Q-learning) to solve issues of traffic optimization at intersections was carried out. In addition, several algorithms for the analysis of path congestion, including LSTM, GRU, SAEs and others, are considered. The main aspect of the work was the creation of a certain way of managing the traffic flow thanks to the use of micro services based on separate neural networks, which are used together in one model but solve different tasks.uk
dc.description.abstractukМагістерська дисертація присвячена вивченню питання управління транспортними потоками, шляхом впровадження технологій машинного навчання. Крім того розглядаються кілька аспектів, які впливають на спосіб управління транспортними потоками. В роботі розглянуто основні підходи, регулювання та моделі управління транспортними потоками. Проведено аналіз існуючих підходів до використання нелінійних методів оцінки та побудови прогнозів, та особливості використання алгоритмів Q- навчання (Deep Q-learning), для вирішення питань оптимізації трафіку на перехрестях. Крім того, розглянуто низку алгоритмів аналізу завантаженості шляхів, що включає алгоритми LSTM, GRU, SAEs та інші. Основним аспектом роботи було створення певного способу управління транспортним потоком завдяки використанню мікро сервісів на базі окремих нейронних мереж, які разом використовуються в одній моделі, але вирішують різні завдання.uk
dc.format.page147 c.uk
dc.identifier.citationКазаков, В. Б. Спосіб управління транспортними потоками з використанням сигнально - інформаційної системи та елементів штучного інтелекту : магістерська дис. : 121 Інженерія програмного забезпечення / Казаков Віталій Борисович. – Київ, 2022. – 147 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/51670
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectінтелектуальна транспортна системаuk
dc.subjectнавчання з підкріпленнямuk
dc.subjectалгоритм навчання Q - learninguk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectdqn (deep q-learning network)uk
dc.subjectsumo (simulation of urban mobility)uk
dc.subjectсвітлофорuk
dc.subjectзаториuk
dc.subject.udc004.056.5uk
dc.titleСпосіб управління транспортними потоками з використанням сигнально - інформаційної системи та елементів штучного інтелектуuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Kazakov_magistr.pdf
Розмір:
4.02 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
1.71 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ОТ)
Магістерські роботи