Details
Title | Анализ и улучшение организации трафика с помощью искусственных нейронных сетей: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 09.03.04 «Программная инженерия» ; образовательная программа 09.03.04_01 «Технология разработки и сопровождения качественного программного продукта» |
---|---|
Creators | Слюсарев Антон Андреевич |
Scientific adviser | Черноруцкий Игорь Георгиевич |
Other creators | Локшина Екатерина Геннадиевна |
Organization | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий |
Imprint | Санкт-Петербург, 2020 |
Collection | Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция |
Subjects | нейросети; управление дорожным движением; светофоры; обучение с подкреплением; neural networks; road traffic management; traffic lights; reinforcement learning |
Document type | Bachelor graduation qualification work |
File type | |
Language | Russian |
Level of education | Bachelor |
Speciality code (FGOS) | 09.03.04 |
Speciality group (FGOS) | 090000 - Информатика и вычислительная техника |
Links | Отзыв руководителя; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований |
DOI | 10.18720/SPBPU/3/2020/vr/vr20-2599 |
Rights | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
Record key | ru\spstu\vkr\6737 |
Record create date | 7/10/2020 |
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 |
Тема выпускной квалификационной работы: «Анализ и улучшение организации трафика с помощью искусственных нейронных сетей». В данной работе рассматривается вопрос создания системы умных светофоров, использующих технологию нейронных сетей для регулирования и оптимизирования дорожного трафика. Цель работы: разработка нейронной сети для управления светофорами. Результаты работы: работа была поделена на два больших этапа. На первом, «локальном», этапе была создана нейронная сеть для одного светофора, контролирующего только один перекресток. Нейронная сеть обучилась и результатом этапа стало снижение времени простоя на 37% по сравнению со стандартным светофором с фиксированным временем смены сигналов. Второй этап заключался в создании полноценной транспортной сети. На втором этапе работы умные светофоры (созданные на первом этапе) были объединены в единую сеть. Реализованная система показала общее улучшение состояния транспортной сети. При рассмотрении 6-и часового периода средняя задержка каждого транспортного средства была снижена на 26%, а средняя скорость выросла на 19%. Как итог, были достигнуты многообещающие результаты, показывающие высокую эффективность данного подхода к решению поставленной задачи. Область применения: управление потоками дорожного транспорта в условиях городской среды.
Theme of this final qualifying work is "Analysis and improvement of traffic organization using artificial neural networks." This paper considers the issue of creating a system of smart traffic lights that use neural network technology to regulate and optimize road traffic. The aim of the work: development of a neural network for controlling traffic lights. The results: the work was divided into two large phases. At the first, “local”, phase a neural network was created for one traffic light (that controls only one crossroad). The neural network was trained and the result of the first phase was a 37% reduction in downtime (at a crossroad) compared to a standard traffic light with a fixed signal change time. At the second phase of work, smart traffic lights (those were created at the first stage) were combined into a network. The implemented system showed an overall improvement in the state of the transport network. Considered a 6-hour period, the average delay of a vehicle was reduced by 26%, and the average speed increased by 19%. In conclusion, promising results were achieved, showing the high efficiency of this approach for solving the problem. Scope of application: management of streams of road transport in the conditions of the urban environment.
Network | User group | Action |
---|---|---|
ILC SPbPU Local Network | All |
|
Internet | Authorized users SPbPU |
|
Internet | Anonymous |
|
Access count: 12
Last 30 days: 0