Создан заказ №2574658
29 декабря 2017
Управление дорожным движением с помощью нейронной сети
Как заказчик описал требования к работе:
Срочно нужно написать реферат по информационным технологиям ко вторнику. Список требований в файле.
Фрагмент выполненной работы:
Введение
В настоящее время остро стоит проблема эффективного управления транспортными потоками, особенно в больших городах. Увеличение количества транспортных средств, как личных, так и общественных, привело к перегруженности городских дорог, многочасовым пробкам, затруднению движения пешеходов, увеличению количества аварий.
Причиной заторов на дорогах является поступление потока машин, превышающего их пропускную способность из-за увеличения потока в часы «пик» или снижения пропускной способности дороги. (работа была выполнена специалистами author24.ru) Разработанная система поддержки принятия управленческих решений позволит свести к минимуму количество заторов и пробок на городских дорогах, уменьшить количество дорожно-транспортных происшествий увеличить пропускную способность наиболее затрудненных участков дорожной сети. При этом, в ходе принятия решения о реорганизации таких дорожных участков будут учтены интересы большинства участников городского движения.
Проводятся разработки связанные с использованием нейронных сетей получило название нейросетевых технологий (нейрокомпьютинг). Они не требуют программирования, а предусматривают работу по обучению нейронной сети на специально подобранных примерах. На этапе обучения формируются основные отношения между входными параметрами и оформляются в незримые таблицы (образы), которые впоследствии используются при решении задач на сети. Нейрокомпьютинг предоставляет единую методологию решения очень широкого круга практически интересных задач, как правило - ускоряющих и удешевляющих разработку приложений. В число таких задач входят прогнозирование цен, оценка кредитоспособности, оптическое распознавание, обработка изображений, диагностика, лингвистический анализ, и др. Использование нейросетей для решения перечисленных задач предусматривает выполнение типовой последовательности действий с помощью нейрокомпьютеров, или нейропакетов.
Задачи для нейронных сетей
Нейросети - это не что иное, как новый инструмент анализа данных. И лучше других им может воспользоваться именно специалист в своей предметной области. Основные трудности на пути еще более широкого распространения нейротехнологий - в неумении широкого круга профессионалов формулировать свои проблемы в терминах, допускающих простое нейросетевое решение, т.е. неумение проводить нейросетевую декомпозицию решаемой задачи. Основные классы задач, решаемых с помощью нейропакетов.
Нейронные сети работают так же, как и наш мозг. Они, наверное, и будут правильным выбором. Разрабатываемая система обладает рядом функций, способных предлагать несколько вариантов управленческих решений не только с помощью управления и регулирования существующих элементов, но и добавления новых регулирующих приборов, изменения структуры участка дорожной сети. Кроме того, представленные на рынке модели-аналоги не учитывают в полном объеме оптимальность решения, в то время, как разрабатываемая система позволяет оценить всю полноту выгодности, в том числе и как по каждому критерию в отдельности, так и в целом.
Нейросети наиболее приспособлены к решению широкого круга задач, так или иначе связанных с обработкой образов.
Вот список типичных математических постановок задач для нейросетей:
Аппроксимация функций по набору точек (регрессия).
Узнавание, классификация данных по заданному набору классов.
Кластеризация данных с выявлением заранее неизвестных классов-прототипов.
Сжатие информации.
Восстановление утраченных данных.
Ассоциативное преобразование информации.
Этот список можно было бы продолжить и дальше. За этими задачами просматривается некий единый прототип, позволяющий при известной доле воображения сводить их друг к другу. Чаще всего - это типичные примеры некорректных задач, то есть задач, не имеющих единственного решения, алгоритмы которых неизвестны или не имеют строгого обоснования.
Нейрокомпьютинг предоставляет единую методологию решения очень широкого круга практически интересных задач. Это, как правило, ускоряет и удешевляет разработку приложений. В число таких задач входят прогнозирование цен, оценка кредитоспособности, оптическое распознавание (например, подписи), обработка изображений, диагностика, лингвистический анализ, и др. Наверное, в каждой предметной области при ближайшем рассмотрении можно найти постановки нейросетевых задач.
Одной из важнейших задач с точки зрения теории и практики организации городского дорожного движения является оценка эффективности использования транспортной сети города. Ведь в какой-то степени от этого зависит прибыль как государственных учреждений и предприятий, так и частных фирм.
Одним из критериев, отвечающих за эффективность автодорог является грамотно сформулированное управленческое решение, от которого зависит ряд параметров. Эти параметры в основном отвечают за отсутствие пробок и заторов, либо сводят время простоя в них к минимальному значению.Разрабатываемая подсистема предназначена для организаций и предприятий, отвечающих за организацию и управление дорожным движением городских автодорог.
Список областей, где решение такого рода задач имеет практическое значение уже сейчас, очень широк:
• Экономика и бизнес: предсказание рынков, автоматический дилинг, оценка риска невозврата кредитов, предсказание банкротств, оценка стоимости недвижимости, выявление пере- и недооцененных компаний, автоматическое рейтингование, оптимизация портфелей, оптимизация товарных и денежных потоков, автоматическое считывание чеков и форм, безопасность транзакций по пластиковым карточкам. Политические технологии: анализ и обобщение социологических опросов, предсказание динамики рейтингов, выявление значимых факторов, объективная кластеризация электората, визуализация социальной динамики населения.
• Безопасность и охранные системы: системы идентификации личности, распознавание голоса, лиц в толпе, распознавание автомобильных номеров, анализ аэрокосмических снимков, мониторинг информационных потоков, обнаружение подделок.
• Ввод и обработка информации: Обработка рукописных чеков, распознавание подписей, отпечатков пальцев и голоса. Ввод в компьютер финансовых и налоговых документов.Посмотреть предложения по расчету стоимости
Заказчик
заплатил
заплатил
200 ₽
Заказчик не использовал рассрочку
Гарантия сервиса
Автор24
Автор24
20 дней
Заказчик принял работу без использования гарантии
30 декабря 2017
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
Управление дорожным движением с помощью нейронной сети.docx
2019-05-30 16:30
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
4.5
Положительно
Автор поверхносто отнесся к заданию. Весь текст был взят из интернета и перефрозирован,с помощью чего добился нужной оригинальности. Данную работу у меня не приняли. Не советую,тем более за такую сумму.
Хочешь такую же работу?
300 ₽
