Інтелектуальна система оцінювання транспортної доступності соціальної інфраструктури міста
Вантажиться...
Дата
2026
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Дипломна робота: 89 с., 12 рис., 8 табл., 36 посилань.
Об'єктом дослідження є транспортна доступність об'єктів соціальної інфраструктури міста – закладів охорони здоров'я та освіти. Предметом дослідження є методи геопросторового аналізу та машинного навчання для оцінювання та класифікації рівня транспортної доступності. Метою роботи є – розробка інтелектуальної системи оцінювання транспортної доступності об'єктів соціальної інфраструктури міста на основі методів геопросторового аналізу та машинного навчання, випробованої на прикладі Києва. Розроблено програмний конвеєр на основі трьох відкритих джерел даних – GTFS КП «Київпастранс», геоданих OpenStreetMap та офіційної статистики населення – з обґрунтованим вибором часозалежної маршрутизації RAPTOR. Поверховість забудови відновлено градієнтним бустингом, населення розподілено по будинках дазиметричним методом. Для 1576 закладів виконано маршрутизацію та розраховано три міри доступності – кумулятивну, гравітаційну та E2SFCA. Гравітаційне охоплення населення поділено на шість квантильних класів і порівняно три моделі – LightGBM, багатошаровий персептрон і графову мережу GraphSAGE – в умовах просторової крос-валідації. Найвищу якість показала графова мережа (макроусереднена F-міра 0,461), проте її перевага над бустингом помірна. Методом SHAP визначено ключові чинники доступності – відстань до метро та до центру; виявлено транспортні пустелі, від яких відрізано близько 7,4 % населення. Реалізовано мовою Python (r5py, osmnx, geopandas, scikit-learn, LightGBM, PyTorch Geometric).
Опис
Ключові слова
транспортна доступність, gtfs, мультимодальна маршрутизація, raptor, дазиметричний розподіл, машинне навчання, класифікація, графові нейронні мережі, геопросторовий аналіз, соціальна інфраструктура, transport accessibility, gtfs, multimodal routing, raptor, dasymetric mapping, machine learning, classification, graph neural networks, geospatial analysis, social infrastructure.
Бібліографічний опис
Шишка, О. В. Інтелектуальна система оцінювання транспортної доступності соціальної інфраструктури міста : дипломна робота … бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Шишка Ольга Василівна. – Київ, 2026. – 89 с.