Details

Title: Разработка модуля самообучения для систем управления на основе знаний: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 27.03.04 «Управление в технических системах» ; образовательная программа 27.03.04_05 «Интеллектуальные системы обработки информации и управления»
Creators: Глушков Олег Максимович
Scientific adviser: Онуфриев Вадим Александрович
Other creators: Киселева Людмила Анатольевна
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Imprint: Санкт-Петербург, 2020
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: прогнозирование; самообучение на основе знаний; база знаний; параметры движения транспортного средства; алгоритм Дейкстры; линейная регрессия; forecasting; knowledge-based self-learning; knowledge base; vehicle motion parameters; Dijkstra's algorithm; linear regression
Document type: Bachelor graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Speciality code (FGOS): 27.03.04
Speciality group (FGOS): 270000 - Управление в технических системах
Links: Отзыв руководителя; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2020/vr/vr20-1051
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)

Allowed Actions:

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network Action 'Download' will be available if you login or access site from another network

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

Рассмотрены способы подхода к проверке точности результатов. Выбрана задача для реализации модуля самообучения. Выбран подход к расчету времени движения транспортного средства, а именно, прогноз с использование статистических данных по принципу подбора шаблонов. Выбран способ вычисления ошибки прогноза. Разработана система хранения статистики трафика и хранения знаний. Разработан алгоритм обучения системы с использованием линейной регрессии. Разработана программа реализации прогноза. Получены графики зависимости прогнозированного и фактического времени от числа итераций обучения.

The methods of approach to checking the accuracy of the results are considered. The task for the implementation of the self-learning module is selected. The approach to calculating the vehicle’s travel time was chosen, namely, a forecast using statistical data on the basis of the selection of templates. The method for calculating the forecast error is selected. A system for storing traffic statistics and storing knowledge has been developed. An algorithm for training the system using linear regression is developed. A forecast implementation program has been developed. Graphs of the dependence of the predicted and actual time on the number of iterations of training are obtained.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read Print Download
Internet Authorized users Read Print Download
-> Internet Anonymous

Usage statistics

stat Access count: 2
Last 30 days: 0
Detailed usage statistics