Формування моделі прогнозування обсягів вагонопотоків на станціях залізничного полігону

Abstract

UA: Робота присвячена питанню розробки прогнозної моделі, яка б одночасно видавала достатньо точну інформацію про реальні обсяги вагонопотоків на станціях і час пред’явлення вагонів на відповідні станції. Сформовано архітектуру штучної нейронної мережі Елмана , яка містить два входи та два виходи і є основою створеної прогнозної моделі.

EN: The work is devoted to the development of a prediction model, which simultaneously produced sufficiently accurate information about real volumes of car traffic volumes at stations and the time of wagon presentation at appropriate stations. The architecture of an artificial Elman neural network comprising two inputs and two outputs which is the foundation of a created prediction modelhas been formed.