Комп'ютерна система моніторингу та прогнозування трафіку в міському середовищі

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorПавловський, Володимир Ілліч
dc.contributor.authorПриліпко, Максим Олександрович
dc.date.accessioned2025-07-01T12:12:01Z
dc.date.available2025-07-01T12:12:01Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractКваліфікаційна робота включає пояснювальну записку обсягом 90 сторінок, яка містить 10 рисунків, 4 таблиць і 29 використаних джерел. Об'єктом дослідження є процес моніторингу та прогнозування міського трафіку із залученням технологій Інтернету речей, машинного навчання та хмарних обчислень. Предметом дослідження виступають алгоритми обробки часових рядів і візуальних даних, зокрема згорткові та рекурентні нейронні мережі для прогнозування трафіку. Метою роботи є розробка та впровадження комп’ютерної системи для збору, аналізу та прогнозування даних про дорожній рух у реальному часі, яка дозволить оптимізувати транспортні потоки та зменшити затори в українських містах. У ході дослідження: проаналізовано існуючі системи моніторингу трафіку та визначено їх обмеження; спроєктовано багаторівневу архітектуру системи з шістьма основними підсистемами; розроблено гібридну модель зберігання даних на базі TimescaleDB, PostgreSQL, MongoDB; реалізовано модулі збору даних, прогнозування (LSTM, XGBoost, TCN), інтерфейс користувача та REST API; досягнуто точності короткострокового прогнозу до 9,8% MAPE; впроваджено автомасштабування, систему резервування та високу доступність (до 99,95%). Практична значущість роботи полягає у можливості скорочення часу в дорозі до 25%, зниження навантаження на транспортну інфраструктуру та покращення екологічного стану міст. Запропонована система може стати основою для створення адаптивних інтелектуальних транспортних рішень у рамках концепції «розумного міста».
dc.description.abstractotherThe qualification thesis includes an explanatory note of 90 pages, containing 10 figures, 4 tables, and 29 references. The object of the research is the process of monitoring and forecasting urban traffic using Internet of Things (IoT) technologies, machine learning, and cloud computing. The subject of the study focuses on algorithms for processing time series and visual data, particularly the use of convolutional and recurrent neural networks for traffic forecasting. The aim of the thesis is to develop and implement a computer system for real-time traffic data collection, analysis, and forecasting, which will help optimize traffic flows and reduce congestion in Ukrainian cities. In the course of the research: • existing traffic monitoring systems were analyzed and their limitations identified; • a multi-layered system architecture with six main subsystems was designed; • a hybrid data storage model based on TimescaleDB, PostgreSQL, and MongoDB was developed; • data acquisition, forecasting (LSTM, XGBoost, TCN), user interface, and REST API modules were implemented; • short-term traffic forecast accuracy of up to 9.8% MAPE was achieved; • autoscaling, fault tolerance, and high availability (up to 99.95%) mechanisms were introduced. The practical significance of the project lies in its potential to reduce travel time by up to 25%, ease the burden on transportation infrastructure, and improve environmental conditions in urban areas. The proposed system can serve as a foundation for adaptive intelligent transportation solutions within the smart city paradigm.
dc.format.extent90 с.
dc.identifier.citationПриліпко, М. О. Комп’ютерна система моніторингу та прогнозування трафіку в міському середовищі : дипломний проєкт ... бакалавра: 123 Комп'ютерна інженерія / Приліпко Максим Олександрович. – Київ, 2025. – 90 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/74557
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectмоніторинг трафіку
dc.subjectпрогнозування заторів
dc.subjectIoT
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectчасові ряди
dc.subjectрозумне місто
dc.subjectмікросервісна архітектура
dc.subjectTimescaleDB.
dc.subjecttraffic monitoring
dc.subjectcongestion forecasting
dc.subjectmachine learning
dc.subjecttime series
dc.subjectsmart city
dc.subjectmicroservice architecture
dc.titleКомп'ютерна система моніторингу та прогнозування трафіку в міському середовищі
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Prylipko_bakalavr.pdf
Розмір:
3.78 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 (СПСКС)
Бакалаврські роботи