На информационном ресурсе применяются рекомендательные технологии (информационные технологии предоставления информации на основе сбора, систематизации и анализа сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети "Интернет", находящихся на территории Российской Федерации)

Газета.ру

8 729 подписчиков

Свежие комментарии

  • Betahon
    Удивительно, как вообще Иран сел за стол переговоров с убийцами и террористами! Тем более как раз во время переговоро...IRIB: Иран считае...
  • Elena
    Чушь.Врач Бузунов: сон...
  • Владимир
    Почему он там не умер?Экс-премьер Брита...

В НИТУ МИСИС создали приложение для прогноза задержек авиарейсов

В НИТУ МИСИС разработали приложение для смартфона, с помощью которого можно прогнозировать задержки авиарейсов с высокой точностью. Прогнозы ПО отличались от истинных значений всего на 12 минут. Об этом "Газете.Ru" рассказали в НИТУ МИСИС. Основные факторы, которые способствуют задержкам авиакомпаний, включают погодные условия, загруженность, тип и возраст воздушного движения, а также проблемы с техническим обслуживанием самолетов.

Для прогнозирования переноса или отмены авиарейсов подходят современные нейросети.

"Методы машинного обучения отлично справляются с задачами в сфере авиаперевозок. Определение наиболее важных и информативных признаков является ключевым этапом в разработке эффективной модели прогнозирования задержек авиарейсов", – рассказал "Газете.Ru" разработчик приложения, сотрудник Института компьютерных наук НИТУ МИСИС Вячеслав Пачков.

В основе разработки лежит модель многослойного перцептрона (Multilayer Perceptron, MLP), которая была обучена на миллионе записей о полетах, совершенных за последних год.

MLP может моделировать более сложные функции и зависимости между входными и выходными данными. В модели используется 9 входных признаков: время между прилетом и вылетом из аэропорта отправления, ожидаемое время прилета в аэропорт назначения, дальность полета, аэропорт вылета, аэропорт прилета, вид воздушного судна, температура, вероятность осадков, время года.

В будущем исследователь планирует доработать приложение до полноценной версии для скачивания, повысив точность модели и оптимизировав нейронную сеть для ускорения работы на слабых мобильных устройствах.

 

Ссылка на первоисточник
наверх