Отрывок: На рисунке 2.12 представлена логическая модель, содержащая основные сущности базы данных системы. 76 Рисунок 2.12 – Основные сущности логической модели данных 2.4.8 Разработка физической модели данных Под физической моделью базы данных понимают модель, определяющую способы размещения данных в среде хранения и способы доступа к этим данным. Физическая модель позволяет описывать все детали, которые необходимы для создания базы данных в конкретной СУБД: названия таблиц и столбц...
Название : | Автоматизированная система прогнозирования дорожно-транспортной обстановки на основе сверточной нейронной сети с пространственно-временным графом |
Авторы/Редакторы : | Перевозчиков Н. Д. Головнин О. К. Соловьева Я. В. Министерство науки и высшего образования Российской Федерации Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет) Институт информатики математики и электроники |
Дата публикации : | 2021 |
Библиографическое описание : | Перевозчиков, Н. Д. Автоматизированная система прогнозирования дорожно-транспортной обстановки на основе сверточной нейронной сети с пространственно-временным графом : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 09.04.01 "Информатика и вычислительная техника" (уровень магистратуры) / Н. Д. Перевозчиков ; рук. работы О. К. Головнин ; нормоконтролер Я. В. Соловьева ; -во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т информа. - Самара, 2021. - on-line |
Аннотация : | Целью выпускной квалификационной работы магистра является разработка автоматизированной системы прогнозирования дорожно- транспортной обстановки на основе сверточной нейронной сети с пространственно-временным графом. Проведён анализ предметной области «Прогнозирование дорожно- транспортной обстановки». Рассмотрены транспортные потоки и их характеристики, рассмотрены задачи прогнозирования дорожно- транспортной обстановки, проанализированы нейросетевые технологии, алгоритмы аппроксимации, кластеризации, классификации объектов улично- дорожной сети. Выполнен аналитический обзор существующих систем- аналогов, выявлены их достоинства и недостатки. Разработана архитектура нейронной сети, метод для прогнозирования дорожно-транспортной обстановки. Приведен и обоснован выбор комплекса программных средств. Построены диаграммы по методологии UML, создана модель данных, разработаны алгоритмы функционирования и описана архитектура системы. Разработана автоматизированная система прогнозирования дорожно- транспортной обста |
Другие идентификаторы : | RU\НТБ СГАУ\ВКР20210901141756 |
Ключевые слова: | транспортные потоки дорожно-транспортная обстановка автоматизированные системы прогнозирования сверточные нейронные сети пространственно-временные графы прогнозирование дорожно-транспортной обстановки |
Располагается в коллекциях: | Выпускные квалификационные работы |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
Перевозчиков_Никита_Дмитриевич_Автоматизированная_система_прогнозирования_дорожно.pdf | 3.39 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать полное описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.