Please use this identifier to cite or link to this item: https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/56367
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorШкара, Марія Андріївна-
dc.date.accessioned2022-09-26T08:05:27Z-
dc.date.available2022-09-26T08:05:27Z-
dc.date.issued2021-12-
dc.identifier.urihttps://er.nau.edu.ua/handle/NAU/56367-
dc.descriptionРобота публікується згідно наказу Ректора НАУ від 27.05.2021 р.№311/од "Про розміщення кваліфікаційних робіт здобувачів вищої освіти в репозиторії університету" Керівник проекту: д.т.н., професор Маслов Володимир Петровичuk_UA
dc.description.abstractВ ході виконання роботи, була запропонована система оптимізації логістики наземного транспорту. Результати можуть бути використані для побудови оптимального маршруту для наземного транспорту.Штучна нейронна мережа як модельно-програмний інструмент для проведен-ня аналізу масивів даних на основі навчальних алгоритмів та методик є перспектив-ним інструментом обробки геоінформації про обстановку у логістики наземного транспорту. Для розробки ШНМ-методики оцінки територіальної ситуації виконано порів-няння різних архітектур ШНМ. Для перевірки працездатності побудови оптимального маршруту наземного транспорту розроблено каскад нейронних мереж, що дозволяє реалізовувати мето-дику пошуку оптимального маршруту виходячи з оцінки обстановки наземної тран-спортної ситуації. Визначено обмеження запропонованого методу: неуніверсальність архітектур нейронної мережі (необхідність створювати навчальні набори для кожного окремого 67 випадку в залежності від цілей оцінки та оцінюваних областей), нехтування окре-мими факторами обстановки, що не мають істотного впливу на умови поточного за-вдання, тривалість процедури навчання, а також залежність точності первинної ро-боти нейронної мережі від якості навчальних наборів. Доведено, що для обробки ГІС задля оптимізації логістики наземного транс-порту, найбільш оптимальною може бути використана така модель ШНМ, як бага-тошаровий перцептрон з двома прихованими шарами N нейронів у кожному, N вхі-дними нейронами і одним вихідним нейроном. Запропонована модель досить адек-ватно та оперативно відображає змінну ситуацію наземного транспорту.uk_UA
dc.language.isoukuk_UA
dc.publisherНаціональний авіаційний університетuk_UA
dc.subjectдипломна роботаuk_UA
dc.subjectБПЛАuk_UA
dc.subjectдронuk_UA
dc.subjectлогістикаuk_UA
dc.subjectтранспортна інфраструктураuk_UA
dc.subjectнейронна мережаuk_UA
dc.subjectмаршрутuk_UA
dc.subjectкеруванняuk_UA
dc.titleПроцедури та методика оптимізації логістики наземного транспорту за допомогою БПЛАuk_UA
dc.typeThesisuk_UA
Appears in Collections:Кваліфікаційні роботи здобувачів вищої освіти кафедри аеронавігаційних систем

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Шкара.pdf3.7 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.