Розробка інтелектуальної системи прогнозування для автоперевезень

Abstract

В роботі здійснено аналіз проблем оптимізації автоперевезень та визначено основні виклики створення інтелектуальних систем прогнозування в даній галузі. Проаналізовано відомі аналоги моделей інтелектуальних систем для прогнозування автоперевезень, такі як платформа машинного навчання Uber, OR-Tools від Google та Amazon's Forecast. Було вибрано та обґрунтовано алгоритми прогнозування для реалізації інтелектуальної системи (IS), використовуючи ML .NET. Для оцінювання якості моделі були використані MicroAccuracy та MacroAccuracy, а також перевірка потенційного перенавчання. Система проєктована з урахуванням типу даних та формування БД для подальшої розробки моделі ІС. Технічну реалізацію виконано на мові програмування C# в середовищі Microsoft Visual Studio з використанням MS SQL Server для зберігання даних. Розроблено модулі моделі прогнозування, включаючи модуль тренування та зберігання даних моделей та модуль прогнозування та збереження результатів. Розроблено інтерфейс моделі прогнозування та сформульовано основні вимоги до користування застосунком. Завершено тестування розробленої системи та проведено дослідження моделі інтелектуальної системи на якість роботи.