Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://lib.kart.edu.ua/handle/123456789/17362
Повний запис метаданих
Поле DCЗначенняМова
dc.contributor.authorПархоменко, Лариса Олексіївна-
dc.date.accessioned2023-10-03T20:24:08Z-
dc.date.available2023-10-03T20:24:08Z-
dc.date.issued2013-
dc.identifier.citationПархоменко Л. О. Процедура формування моделі прогнозування пасажиропотоків на залізничних лініях / Л. О. Пархоменко // Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. - 2013. - Т. 5, № 4(65). - С. 7-10.uk_UA
dc.identifier.issn1729-3774 (print); 1729-4061 (online)-
dc.identifier.urihttp://lib.kart.edu.ua/handle/123456789/17362-
dc.description.abstractUA: В даній роботі розглядаються питання формування моделі прогнозування кореспонденцій потоків на залізничних лініях при впровадженні швидкісних пасажирських поїздів. Запропоновано процедуру настроювання моделі прогнозування на основі генетичного алгоритму з дійсним кодуванням. Проведені експериментальні дослідження підтверджують, що запропонована процедура настроювання є стійкою, прийнятно складною та дозволяє підвищити точність прогнозування.uk_UA
dc.description.abstractEN: The article deals with formation of a traffic assignment forecast model on railway lines while introducing high-speed trains. The procedure for adjusting a forecast model based on a genetic algorithm with coding has been proposed. The main aim of the research is to improve a traffic assignment forecast model on railway lines while introducing high speed trains based on evolution modelling. Methods of fuzzy algebra, genetic algorithms and mathematic programming have been implemented to solve the scientific problem under consideration. It enabled to develop a procedure for adjusting a mathematical model based on an objective function which minimizes an average relative error in forecast and actual data of the testing set. Apart from a search for a fuzzy relation in a relational equation, the article proposes a method to adjust membership functions of output linguistic terms for a variable models (within a genetic algorithm) to improve the accuracy of adjustment for a forecast model. The adjustment procedure proposed has improved the forecast model accuracy. A relative error in a forecast model for the testing set is less than 10,0144 %. The results of the research can be implemented on railways while designing automated programme complex for traffic assignment forecast between cities in strategic planning.-
dc.publisherТехнологічний центрuk_UA
dc.relation.ispartofseriesMathematics and Cybernetics - applied aspects;-
dc.subjectзалізничний транспортuk_UA
dc.subjectшвидкісні перевезенняuk_UA
dc.subjectпрогнозуванняuk_UA
dc.subjectгенетичний алгоритмuk_UA
dc.subjectrail transport-
dc.subjecthigh-speed transportation-
dc.subjectforecasting-
dc.subjectgenetic algorithm-
dc.titleПроцедура формування моделі прогнозування пасажиропотоків на залізничних лініяхuk_UA
dc.title.alternativeProcedure for forming a forecast passenger flow model for rail linesuk_UA
dc.typeArticleuk_UA
Розташовується у зібраннях:2013

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
Пархоменко.pdf505.1 kBAdobe PDFПереглянути/Відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.