30.05.2025; Київ, Україна: IV Міжнародна наукова конференція «Інноваційна наука: пошук відповідей на виклики сучасності»
Роботи, що індексуються в Google Scholar

ПРОГНОЗУВАННЯ ПАСАЖИРОПОТОКУ ДЛЯ ЗАПОБІГАННЯ ПЕРЕВАНТАЖЕННЮ ГРОМАДСЬКОГО ТРАНСПОРТУ

  • Владислав Зетченко,
  • Артем Задорожній
PDF

Опубліковано 30.05.2025

Як цитувати

Зетченко, В., & Задорожній, А. (2025). ПРОГНОЗУВАННЯ ПАСАЖИРОПОТОКУ ДЛЯ ЗАПОБІГАННЯ ПЕРЕВАНТАЖЕННЮ ГРОМАДСЬКОГО ТРАНСПОРТУ. Матеріали конференцій МЦНД, (30.05.2025; Київ, Україна), 416–417. вилучено із https://archives.mcnd.org.ua/index.php/conference-proceeding/article/view/902

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.
Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Google Scholar

Анотація

Станом на сьогодні у великих містах громадський транспорт часто стикається з нерівномірним розподілом пасажиропотоку. Це особливо проявляється у пікові години, коли попит на перевезення значно перевищує доступні ресурси. Такі ситуації призводять до затримок, перенавантаження транспорту та як результат незадоволення пасажирів. Ефективне прогнозування пікових навантажень дозволяє запобігати перенавантаженню шляхом оптимального використання ресурсів.

PDF

Посилання

  1. 1. L. Breiman. Random Forests. Machine Learning. – 2001. Vol. 45. P. 5–32.
  2. 2. Y. LeCun, Y. Bengio, G. Hinton. Deep Learning. Nature. – 2015. Vol. 521. P. 436–444.
  3. 4. H. Zhang, M. Chen. Traffic Flow Prediction Using RNN with Ride-Hailing Data. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. – 2020. Vol. 21(8). P. 3284–3292.