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.