Дослідження застосування нейронних мереж для аналізу завантаження міського транспорту «розумного міста»

Abstract

Кваліфікаційна робота присвячена дослідженню застосування нейронних мереж для аналізу завантаженості міського транспорту в умовах «розумного міста». У першому розділі розглянуто концепцію «розумного міста» та проаналізовано сучасні методи збору, обробки та прогнозування даних про транспортні потоки. У другому розділі описано принципи функціонування штучних нейронних мереж та проаналізовано актуальні, розглянуто кіберзагрози, що виникають при їх застосуванні у транспортних системах. У третьому розділі виконано аналіз транспортної інфраструктури м. Тернопіль, змодельовано структуру оптимізованої транспортної мережі та оцінено перспективи її розвитку. У четвертому розділі досліджено питання охорони праці для працівників ІТС та засоби їх безпеки, підвищення стійкості підприємств приладо-будівної галузі у воєнний час. Об’єкт дослідження — процеси збору, аналізу та прогнозування завантаженості міського транспорту. Предмет дослідження — методи застосування нейронних мереж для аналізу та оптимізації транспортних потоків у системах «розумного міста».

Thesis is devoted to the study of the use of neural networks for analyzing urban transport congestion in a smart city. The first chapter of the qualification work discusses the concept of a smart city and analyzes modern methods of collecting, processing and forecasting traffic data. The second section describes the principles of functioning of artificial neural networks and analyzes the current ones, as well as cyber threats arising from their use in transport systems. The third chapter of the qualification work analyzes the transport infrastructure of Ternopil, models the structure of the optimized transport network, and assesses the prospects for its development. The fourth chapter examines the issues of labor protection for ITS workers and means of their safety, as well as increasing the resilience of drive and construction enterprises in wartime. The object of research is the processes of collecting, analyzing and forecasting urban transport congestion. The subject of the study is the methods of using neural networks to analyze and optimize traffic flows in smart city systems.