Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
http://ds.knu.edu.ua/jspui/handle/123456789/6181
Повний запис метаданих
Поле DC | Значення | Мова |
---|---|---|
dc.contributor.author | ЛУШОВ, Гліб Олександрович | - |
dc.date.accessioned | 2025-01-23T13:15:06Z | - |
dc.date.available | 2025-01-23T13:15:06Z | - |
dc.date.issued | 2024-06 | - |
dc.identifier.citation | ЛУШОВ Г. О. Розробка алгоритму адаптивного утворення тарифів пасажирських перевезень в інтелектуальній транспортній системі міста: кваліфікаційна робота на здобуття ступеня вищої освіти бакалавра зі спеціальності 121 – Інженерія програмного забезпечення: Кривий Ріг, 2024. 67 с. | uk_UA |
dc.identifier.uri | http://ds.knu.edu.ua/jspui/handle/123456789/6181 | - |
dc.description.abstract | За останні роки інтелектуальні транспортні системи (ІТС) стали важливим елементом сучасних міст, пропонуючи ефективні рішення для управління рухом та забезпечення комфортності для пасажирів. Однією з ключових складових таких систем є алгоритми машинного навчання, які дозволяють ефективно управляти транспортним навантаженням та забезпечувати сталість доходів. Метою кваліфікаційної роботи є дослідження інтелектуальних транспортних систем з використанням алгоритмів машинного навчання. У ході дослідження буде проведено аналіз існуючих систем управління рухом та їх ефективності з метою вдосконалення. Також буде розроблено та впроваджено новий підхід до управління транспортним навантаженням, що базується на алгоритмах машинного навчання. Практичне значення розробленої системи полягатиме в підвищенні ефективності управління транспортними потоками, зменшенні часу очікування для пасажирів та підвищенні загальної комфортності пересування у місті. Результати дослідження та впровадження нової системи можуть бути корисними для міських влад та транспортних компаній у вдосконаленні існуючих систем управління рухом та плануванні маршрутів. Дослідження інтелектуальних транспортних систем є актуальним завданням, оскільки вони можуть допомогти вирішити проблеми перевантаження доріг, заторів та забруднення навколишнього середовища. Використання алгоритмів машинного навчання дозволяє створити системи, які адаптивно реагують на зміни в транспортних потоках та швидко оптимізують рух транспорту. | uk_UA |
dc.subject | АЛГОРИТМ АДАПТИВНОГО ФОРМУВАННЯ ТАРИФІВ, МАШИНЕ НАВЧАННЯ, ІНТЕЛЕКТУАЛЬНА СИСТЕМА МІСТА | uk_UA |
dc.title | Розробка алгоритму адаптивного утворення тарифів пасажирських перевезень в інтелектуальній транспортній системі міста | uk_UA |
dc.type | Other | uk_UA |
local.submitter.email | shapovalova@knu.e... | uk_UA |
Розташовується у зібраннях: | 121 Інженерія програмного забезпечення Кафедра моделювання та програмного забезпечення Кваліфікаційні (бакалаврські) роботи - 121 Інженерія програмного забезпечення |
Файли цього матеріалу:
Файл | Опис | Розмір | Формат | |
---|---|---|---|---|
Лушов.docx.pdf | 1.26 MB | Adobe PDF | Переглянути/Відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.