Цифровая модель: прогноз поведения в транспортных процессах
Полный текст на англ. языке находится в прилагаемом файле ПДФ (англ. версия следует после русской версии). В современном мире многие процессы и события зависят от прогнозирования. С развитием математических моделей учитывается всё большее количество факторов, влияющих на конечный результат прогноза, что, в свою очередь, делает всё более актуальным использование нейронных сетей. Но для обучения нейронной сети требуются исходные наборы данных, которые зачастую не всегда достаточны или вовсе могут отсутствовать. В статье рассмотрен способ получения максимально приближенной к реалиям информации. Предлагаемый подход заключается в генерации исходных данных с помощью имитационных моделей объекта. Показано решение задачи генерации наборов данных и обучения на их основе нейронной сети на примере типового сортировочного железнодорожного узла, имитации работы сортировочной горки. Работа выполнена при поддержке РФФИ, проект 17-20-01133 офи_м_РЖД.