1. Репозиторий Самарского национального исследовательского университета имени академика С.П. Королёва
  2. 05. Выпускные квалификационные работы
  3. Выпускные квалификационные работы
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorПеревозчиков Н. Д.
dc.contributor.authorГоловнин О. К.
dc.contributor.authorСоловьева Я. В.
dc.coverage.spatialтранспортные потоки
dc.coverage.spatialдорожно-транспортная обстановка
dc.coverage.spatialавтоматизированные системы прогнозирования
dc.coverage.spatialсверточные нейронные сети
dc.coverage.spatialпространственно-временные графы
dc.coverage.spatialпрогнозирование дорожно-транспортной обстановки
dc.creatorПеревозчиков Н. Д.
dc.date2021
dc.date.accessioned2025-11-27T12:07:10Z-
dc.date.available2025-11-27T12:07:10Z-
dc.date.issued2021
dc.identifier.identifierRU\НТБ СГАУ\ВКР20210901141756
dc.identifier.citationПеревозчиков, 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
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/50661-
dc.description.abstractЦелью 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
dc.subjectавтоматизированные системы прогнозирования
dc.subjectдорожно-транспортная обстановка
dc.subjectпрогнозирование дорожно-транспортной обстановки
dc.subjectпространственно-временные графы
dc.subjectсверточные нейронные сети
dc.subjectтранспортные потоки
dc.subject.rugasnti50.01
dc.subject.udc004.032.26
dc.titleАвтоматизированная система прогнозирования дорожно-транспортной обстановки на основе сверточной нейронной сети с пространственно-временным графом
dc.typeText
local.contributor.authorМинистерство науки и высшего образования Российской Федерации
local.contributor.authorСамарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)
local.contributor.authorИнститут информатики
local.contributor.authorматематики и электроники
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Avtomatizirovannaya-sistema-prognozirovaniya-dorozhnotransportnoi-obstanovki-na-osnove-svertochnoi-neironnoi-seti-s-prostranstvennovremennym-grafom-93244
Appears in Collections:Выпускные квалификационные работы

Files in This Item:
File SizeFormat 
Перевозчиков_Никита_Дмитриевич_Автоматизированная_система_прогнозирования_дорожно.pdf3.39 MBAdobe PDFView/Open    Request a copy
Show simple item record


Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.