Отрывок: Метод наименьших квадратов позволяет по экспериментальным данным подобрать такую функцию, которая будет проходить максимально близко к экспериментальным точкам. МНК основывается на следующих положениях:  Значения ошибок и факторов некоррелированные. Предполагается, что возникновение ошибок не зависит от формирования значений факторов. 30  Ошибка – центрированная величина, то есть математическое ожидание ошибки должно быть равно нулю.  Выборочная оценка дисп...
Название : Оценка емкости транспортных районов с помощью методов машинного обучения
Авторы/Редакторы : Кузнецова В. В.
Сапрыкин О. Н.
Сапрыкин О. Н.
Министерство образования и науки Российской Федерации
Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)
Институт авиационной техники
Дата публикации : 2018
Библиографическое описание : Кузнецова, В. В. Оценка емкости транспортных районов с помощью методов машинного обучения : вып. квалификац. работа по спец. "Технология транспортных процессов" / В. В. Кузнецова ; рук. работы О. Н. Сапрыкин; рец. О. Н. Сапрыкин ; М-во образования и науки Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т авиац. техники, Каф. орг. и. - Самара, 2018. - on-line
Аннотация : В выпускной квалификационной работе решена задача оценки емкости транспортных потоков с помощью методов машинного обучения.Объектом исследований являются транспортные районы города Самара. Необходимо определить их емкость.В результате работы построены две модели определения емкости транспортных районов. Описан алгоритм построения моделей. Проведен анализ полученных значений.Актуальность работы заключается в написании моделей для определения емкости транспортных районов, необходимой для создания матриц корреспонденций.
Другие идентификаторы : RU\НТБ СГАУ\ВКР20180821094332
Ключевые слова: линейная регрессия
машинное обучение
матрицы корреспонденции
транспортные сети
транспортные модели
транспортные районы
Располагается в коллекциях: Выпускные квалификационные работы




Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.