title: Adaptive algorithm of public transport arrival time prediction
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Мишенин Алексей Николаевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Рубенко Виктор Эдуардович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Rubenko Victor
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: А.Н. Мишенин
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: A.N. Mishenin
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2016-10-10T02:09:21Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2016-10-10T02:09:21Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2016
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 010056
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/3953
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Работа посвящена нахождению времени прибытия общественного транспорта на остановки. За основу для построения адаптивного алгоритма были взяты регрессионные модели прогнозирования, основанные на методах машинного обучения: метод ближайших соседей и метод опорных векторов. Произведена подготовка данных и оптимизация параметров для обучения и создания моделей. Рассмотрено влияние дополнительных атрибутов, которые могут улучшить точность предсказания. Представлена концепция адаптивной модели для прогнозирования прибытия общественного транспорта в реальном времени.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The work is devoted to finding the time of arrival of public transport at stops. The basis for building adaptive algorithm were taken from a regression model of prediction based on machine learning techniques: k-nearest neighbors and support vector machine. Data preparation and parameter optimization for training and creation of models were produced. The influence of additional attributes, which can improve the prediction accuracy, was analyzed. The concept of adaptive models for forecasting the arrival of public transport in real time was presented.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: прогнозированние прибытия общественного транспорта
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: предсказание
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: метод опорных векторов
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: метод ближайших соседей
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: bus arrival time prediction
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: prediction
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: support vector machine
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: k-nearest neighbor
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Adaptive algorithm of public transport arrival time prediction
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Адаптивный алгоритм прогнозирования времени прибытия                            общественного  транспорта
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: st010056.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/3953/1/st010056.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 807,76 kB
resources.filename: reviewSV_st008168_Mishenin_Aleksej_Nikolaevich_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/3953/2/reviewSV_st008168_Mishenin_Aleksej_Nikolaevich_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 3,53 kB
resources.filename: reviewSV_st008168_Mishenin_Aleksej_Nikolaevich_(reviewer)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/3953/6/reviewSV_st008168_Mishenin_Aleksej_Nikolaevich_%28reviewer%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewRev
resources.size: 5,26 kB