Формування моделі прогнозування обсягів вагонопотоків на станціях залізничного полігону

Abstract

UA: Робота присвячена питанню розробки прогнозної моделі, яка б одночасно видавала достатньо точну інформацію про реальні обсяги вагонопотоків на станціях і час пред’явлення вагонів на відповідні станції. Сформовано архітектуру штучної нейронної мережі Елмана , яка містить два входи та два виходи і є основою створеної прогнозної моделі. RU: Работа посвящена вопросу разработки прогнозной модели, которая одновременно выдавала достаточно точную информацию о реальных объемах вагонопотоков на станциях и время предъявления вагонов на соответствующие станции. Сформирована архитектура искусственной нейронной сети Элмана, содержащая два входа и два выхода и является основой созданной прогнозной модели. EN: The work is devoted to the development of a prediction model, which simultaneously produced sufficiently accurate information about real volumes of car traffic volumes at stations and the time of wagon presentation at appropriate stations. The architecture of an artificial Elman neural network comprising two inputs and two outputs which is the foundation of a created prediction modelhas been formed.