Інформаційна система прогнозування попиту на транспортні послуги у великих містах на основі машинного навчання

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorПисаренко, Андрій Володимирович
dc.contributor.authorПримак, Олександр Володимирович
dc.date.accessioned2025-09-25T09:42:44Z
dc.date.available2025-09-25T09:42:44Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractІнформаційна система прогнозування попиту на транспортні послуги у великих містах на основі машинного навчання. Проєкт містить 62 с. тексту, 17 рисунків, 3 таблиці, посилання на 18 літературних джерел, додатки та 4 конструкторських документи. Об’єктом розроблення є інформаційна система прогнозування попиту на транспортні послуги у великих містах на основі машинного навчання. Предметом – методи прогнозування попиту на транспортні послуги з використанням машинного навчання. Мета розроблення – підвищення точності прогнозування попиту на транспортні послуги за рахунок застосування машинного навчання для оптимізації роботи міської транспортної системи. У роботі використані методи регресійного прогнозування, аналізу часових рядів, обробки геоданих і просторового аналізу. Технічна реалізація базується на поєднанні Python, бібліотеки LightGBM для машинного навчання, Flask як серверного фреймворку, PostgreSQL з PostGIS для зберігання просторових даних і React для побудови вебінтерфейсу. Інтеграція з API Open-Meteo забезпечує отримання погодних умов, а API alerts.in.ua – даних про повітряні тривоги. Результатом стала інформаційна система, яка дозволяє прогнозувати кількість пасажирів на обраних маршрутах у заданий час з урахуванням погодних та зовнішніх факторів. Інтерфейс підтримує побудову графіків, виведення таблиць, експорт у CSV/Excel, історію запитів і автоматичне оновлення даних. Отримані результати можуть використовуватись міськими службами, перевізниками та аналітичними платформами, а сама система легко масштабується для інших міст і регіонів.
dc.description.abstractotherInformation system for predicting demand for transportation services in large cities based on machine learning. The project contains 62 pages of text, 17 figures, 3 tables, references to 18 literary sources, annexes, and 4 design documents. The object of development is an information system for predicting demand for public transport services in large cities using machine learning. The subject is the set of forecasting methods for transport demand based on machine learning algorithms. The purpose of the development is to improve the accuracy of demand forecasting for public transport by applying machine learning techniques to optimize the performance of urban transportation networks. The work employs methods of regression forecasting, time series analysis, geospatial data processing, and spatial analysis. The technical implementation is based on the integration of Python, the LightGBM library for machine learning, Flask as a server-side framework, PostgreSQL with PostGIS for storing spatial data, and React for developing the web interface. The system also integrates the Open-Meteo API for weather data and the alerts.in.ua API for air raid alerts. The resulting information system enables passenger demand forecasting for selected routes at specific times, taking into account weather and external factors. The interface supports chart generation, table output, export to CSV/Excel, request history, and automatic data updates. The results can be used by municipal authorities, transportation companies, and analytical platforms. The system is easily scalable for other cities and regions.
dc.format.extent68 с.
dc.identifier.citationПримак, О. В. Інформаційна система прогнозування попиту на транспортні послуги у великих містах на основі машинного навчання : дипломний проєкт ... бакалавра : 126 Інформаційні системи та технології / Примак Олександр Володимирович. – Київ, 2025. – 68 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/76350
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectінформаційна система
dc.subjectпрогноз попиту
dc.subjectгромадський транспорт
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectтранспортна аналітика
dc.subjectinformation system
dc.subjectdemand forecasting
dc.subjectpublic transport
dc.subjectmachine learning
dc.subjecttransport analytics
dc.titleІнформаційна система прогнозування попиту на транспортні послуги у великих містах на основі машинного навчання
dc.typeBachelor Thesis

Файли

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

Зібрання

Бакалаврські роботи (ІСТ)
Бакалаврські роботи