Research on the Issue of Prognosticationing the Volume of Passenger Traffic on Railway Transport in Meanrn Conditions
Notice bibliographique
Résumé
Relevance of the research: The relevance of the study is due to the growing demand for passenger transportation in Ukraine and the countries of the European Union in the conditions of demand uncertainty and of the complexity of planning the work of railway operators.Given the fact that the railway transport system is quite inertial, including in the field of passenger transportation, a certain period of time is required for its timely restructuring, when certain factors affect it.The speed of adaptation to new conditions, as well as to their consequences, directly affect the quality of the system.That is why, to obtain the most optimal result, it is necessary to use the data obtained on the basis of prognostication.The purpose of the research: The purpose of the article is to analyze the factors influencing the predictive number of passengers to improve the processes of planning railway routes for the delivery of passengers due to the use of neural networks and minimizing the total cost of transportation.Approaches: Taking into account the specifics of the operation and management of passenger railway transportation is proposed an approach of using a software module based on neural networks as a decision support system regarding planned volumes of passenger traffic for railway operators of Ukraine and other countries.Results: The article presents the results of the software product based on neural networks for the analysis and theoretical generalization of the influence of various factors on the prognostication of passenger flows of transport systems of passenger service, supply chains involving railway transport.The significance of the results: The materials of the article are of practical value for the professional and industrial training of logistics operators, employees of transport companies for scientific and pedagogical workers in order to improve their professional competences.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».