Оглавление
Введение
Глава 1. Анализ предметной области
1.1 Анализ ситуации на перекрестках и методов распределения потоков транспорта
1.2 Анализ классических подходов к распределению потоков транспорта
1.2.1 Метод распределения потоков транспорта на основе транспортной задачи
1.2.2 Метод распределения потоков транспорта на основе дифференциальных уравнений
1.2.3 Методы систем массового обслуживания
1.3 Анализ подходов к распределению потоков транспорта на основе искусственного интеллекта
1.3.1 Подход с применением алгоритмов нечеткой логики
1.3.2 Подход с применением нейронных сетей
1.4 Цели и задачи исследования
1.5 Выводы
Глава 2. Разработка подхода к построению информационной системы для моделирования потоков транспорта на перекрестке
2.1 Разработка требований к системе
2.2 Разработка структуры системы
2.3 Выбор и обоснование вычислительной сети для распределяемой информационной системы
2.4 Выводы
Глава 3. Моделирование распределения потоков транспорта на основе структурного и объектноориентированного анализа
3.1 Выбор методологии моделирования
3.2 Построение моделей информационной системы с помощью структурного анализа
3.3 Построение моделей для моделирующего стенда распределения потоков транспорта с помощью объектноориентированного анализа
3.4 Выводы
Глава 4. Разработка нейросетевых моделей
4.1 Анализ возможностей нейросетевых моделей и методов обучения
4.2 Анализ выбранных для исследования нейронных сетей и методов их реализации
4.2.1 Многослойный персептрон и метод обратного распространения ошибки
4.2.2 Алгоритмы обучения Хебба и Кохонена
4.3 Разработка правил выбора
4.4 Выводы
Глава 5. Анализ эффективности предлагаемого подхода
5.1 Методика исследования эффективности
5.2 Разработка программного обеспечения для моделирующего стенда
5.2.1 Разработка структуры моделирующего стенда
5.2.2 Метрическая оценка качества
5.2.3 Тестирование программного продукта
5.3 Анализ результатов экспериментальных исследований
5.4 Выводы Заключение Список литературы Приложение
Введение
Актуальность
- Київ+380960830922