Особенности применения прогрессивных методов предиктивного моделирования для решения задач на транспорте
В работе произведен анализ потенциала подходов к прогнозированию на основе прогрессивных методов предиктивного моделирования применительно к транспортной сфере. В контексте особенностей российской и зарубежной бизнес-практик рассмотрены возможности современных технологий для работы с данными, сформированы формализующие их специфику схемы и концептуальные модели. Описаны характерные особенности распространенных алгоритмов и методов, отмечены риски и недостатки необоснованного применения традиционных предиктивных моделей на примере простых и множественных регрессий. Отдельное внимание в работе уделено потенциалу машинного обучения в решении прикладных транспортных задач. К рассмотрению представлено авторское определение методов машинного обучения, характеризующее их положение по отношению к иным классам рациональных подходов и методов поддержки принятия решений. Обозначены перспективы, достоинства и вызовы применения современных алгоритмических имплементаций концепции машинного обучения для прогнозирования на примере аналогии с использованием методов Монте-Карло. Представлены к рассмотрению результаты оценки перспективных моделей на примере рекуррентных нейронных сетей архитектуры долгой краткосрочной памяти типа LSTM для прогнозирования временных рядов, а также проблематика внедрения подобных моделей в производственную практику транспортных компаний.