Ефективне оперативне планування перевізного процесу повинне базуватись на точному прогнозі надходження поїздів, вагонів, локомотивів, вантажів тощо. Цей прогноз можна реалізувати за допомогою сучасного математичного методу - апарату штучних нейронних мереж. Нейронні мережі мають такі властивості як адаптивне навчання, самоорганізація, узагальнення, обчислення в реальному часі та стійкість до перебоїв. Основними сферами застосування нейронних мереж є апроксимація функцій, асоціативна пам'ять, стиснення даних, розпізнавання та класифікація, оптимізаційні задачі, керування складними процесами та прогнозування. Складовими елементами формального нейрону являються x1, x2, - , xn - вхідні сигнали мережі, кожний з яких характеризується своєю вагою w1, w2, - , wn відповідно. Суматор <$E SIGMA> підсумовує вхідні сигнали, функція активації f описує правило переходу нейрона під час надходження нових сигналів. За архітектурою зв'язків нейромережі можуть бути згруповані в два класи: мережі прямого поширення, в яких графи не мають петель, і рекурентні мережі, або мережі зі зворотними зв'язками. Під навчанням нейромережі мається на увазі налаштування архітектури мережі і ваг зв'язків для ефективного виконання завдання. Методи навчання можна розділити на дві групи: з учителем та без учителя. Нейромережі можна використати для оперативного прогнозу моментів прибуття поїздів на технічні станції на основі відомих параметрів відправлення поїздів: інформації про час відправлення з сусідньої технічної станції, масу поїзда та даних про сезонну та тижневу нерівномірність. При розробці нейромережі для вирішення певної задачі слід розглянути декілька варіантів, що відрізняються, наприклад, кількістю нейронів у шарах, кількістю прихованих шарів тощо. Основними показниками, за якими можна виконати порівняння обраних архітектур нейромереж, можуть бути такі параметри як мінімальна похибка, а також високий коефіцієнт кореляції між фактичними та розрахованими даними. Таким чином, штучні нейронні мережі можуть бути широко використані при розробці систем оперативного керування рухом поїздів, оскільки дозволяють одержати точний прогноз з врахуванням багатьох факторів та є відносно простими для розробки.

  Повний текст PDF - 293.946 Kb    Зміст випуску     Цитування публікації

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"