Моделювання системи оперативного прогнозування пасажиропотоків в приміському сполученні на основі використання інтелектуальних технологій

Автор(и)

  • Тетяна Василівна Бутько Українська державна академія залізничного транспорту пл. Фейєрбаха, 7, м. Харків, Україна, 61050, Україна
  • Денис Володимирович Константінов Українська державна академія залізничного транспорту пл. Фейєрбаха, 7, м. Харків, Україна, 61050, Україна
  • Тетяна Олегівна Деревянко Українська державна академія залізничного транспорту пл. Фейєрбаха, 7, м. Харків, Україна, 61050, Україна

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2009.3090

Анотація

Було розглянуто питання, пов’язане з удосконаленням системи прогнозування залізничних приміських пасажиропотоків на основі використання гібридних систем прогнозування, та розроблено нову нечітко-нейро-генетичну модель прогнозування. Розроблені та описані в статті методи дозволяють з використанням інформаційних технологій реалізувати на їх основі реальну систему прогнозування пасажиропотоків в приміському сполученні

Біографії авторів

Тетяна Василівна Бутько, Українська державна академія залізничного транспорту пл. Фейєрбаха, 7, м. Харків, Україна, 61050

Доктор технічних наук, професор

Кафедра управління експлуатаційною роботою

Денис Володимирович Константінов, Українська державна академія залізничного транспорту пл. Фейєрбаха, 7, м. Харків, Україна, 61050

Аспірант, асистент

Кафедра “Управління експлуатаційною роботою”

Тетяна Олегівна Деревянко, Українська державна академія залізничного транспорту пл. Фейєрбаха, 7, м. Харків, Україна, 61050

Студентка

Кафедра “Управління експлуатаційною роботою”

Посилання

  1. Zadeh L. A., "Fuzzy logic and soft computing: Issues, contentions and perspectives, " in Proc. IIZUKA’94: 3rd Int. Conf. Fuzzy Logic, Neural Nets and Soft Computing, Iizuka, Japan, 1994, pp. 1–2.
  2. Заде Л. "Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. " -М.: Мир, 1976. -162 с.
  3. Рутковская Д., Пилинский М., Рутковский Л. "Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы: Пер.с польск. И.Д.Рудинского.–М.:Горячая линия – Телеком, 2004. –452 с.: ил.
  4. Бутько Т.В., Прохорченко А.В. "Застосування нейро-нечіткого моделювання в системах підтримки прийняття рішень для оперативного корегування поїздоутворенням пасажирських составів".//Восточно-европейский журнал передовых технологий. –Харьков,2006. –Вип.1/2(19). – С.32-36.
  5. Wright A."Genetic algorithms for real parameter optimization"// Foundations of Genetic Algorithms, V. 1. – 1991. – P. 205-218.
  6. O. Cord´on, F. Herrera, A two-stage evolutionary process for designing TSK fuzzy rule-based systems, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. Part B: Cybernetics 29:6 (1999) 703–715.
  7. Eshelman LJ, Schaffer JD Real-coded genetic algorithms аnd interval-schemata. In: Foundations of genetic algorithms 2, Whitley LD (ed) Morgan Kaufmann Publishers, San Mateo, CA, pp 187–202 (1993).
  8. Michalewicz Z. "Genetic Algorithms, Numerical Optimization and Constraints, Proceedings of the 6th International Conference on Genetic Algorithms", Pittsburgh, July 15-19, 1995. - P. 151-158.
  9. Бутько Т.В., Прохорченко А.В. Удосконалення системи оперативного прогнозування пасажирських потоків на основі використання інтелектуальних технологій // Зб.наук.праць. – Харків:УкрДАЗТ, 2007. – Вип.85. – С.161-171.
  10. Концепція Державної програми реформування залізничного транспорту від 27 грудня 2006 р. N 651-р. http://www.uz.gov.ua/

##submission.downloads##

Опубліковано

2009-02-04

Як цитувати

Бутько, Т. В., Константінов, Д. В., & Деревянко, Т. О. (2009). Моделювання системи оперативного прогнозування пасажиропотоків в приміському сполученні на основі використання інтелектуальних технологій. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 1(3(37), 43–47. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2009.3090

Номер

Розділ

Системи управління