Статья: ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ТРАНСПОРТНОЙ ЗАГРУЖЕННОСТИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ (2025)

Читать онлайн

В статье разрабатывается комплексный подход к прогнозированию транспортной загруженности с использованием синтетических данных, имитирующих динамику городского трафика. Гибридная методология позволяет объединить анализ временных рядов и глубокое обучение, что актуально для моделирования нелинейных зависимостей и закономерностей в транспортных данных.

Цель. Целью работы является разработка и тестирование прогностической модели, способной точно предсказывать уровни транспортной загруженности с учётом сезонных и погодных факторов.

Материалы и методы. Для выявления паттернов в данных применено аддитивное разложение временного ряда, спектральный анализ на основе быстрого преобразования Фурье и оценка автокорреляционных зависимостей. Прогностическая модель реализована в виде двухэтапного подхода: классический алгоритм ARIMA используется для базового прогнозирования, а архитектура LSTM с двумя рекуррентными слоями и регуляризацией – для обучения на последовательностях длиной 24 часа. Дополнительно для сопоставления и подтверждения результатов применён ансамблевый метод Random Forest, настроенный с гиперпараметрами: 200 деревьев, максимальная глубина – 12, минимальное количество объектов в листе – 2.

Результаты. Результаты демонстрируют превосходство LSTM-модели над ARIMA и Random Forest по точности предсказаний, что подтверждается визуальным сопоставлением прогнозов с тестовыми данными и метрикой среднеквадратичной ошибки. Выявлены ключевые факторы, влияющие на загруженность: суточные циклы интенсивности трафика, рост нагрузки при осадках (до 30% при снеге и 20% при дожде), а также температурно-зависимая модуляция транспортного потока.

Ключевые фразы: транспортная загруженность, ТРАНСПОРТНОЕ СРЕДСТВО, нейронная сеть, машинное обучение, прогнозирование
Автор (ы): Загидуллин Рамиль Равильевич, Хайбуллин Алмаз Наилевич
Журнал: INTERNATIONAL JOURNAL OF ADVANCED STUDIES

Предпросмотр статьи

Идентификаторы и классификаторы

УДК
004.032.26. Нейронные сети
Для цитирования:
ЗАГИДУЛЛИН Р. Р., ХАЙБУЛЛИН А. Н. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ТРАНСПОРТНОЙ ЗАГРУЖЕННОСТИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ // INTERNATIONAL JOURNAL OF ADVANCED STUDIES. 2025. № 2, ТОМ 15
Текстовый фрагмент статьи