Transporto priemonių srautų prognozavimo metodų tyrimas
Šileika, Valdemaras |
Simanavičienė, Rūta | Recenzentas / Rewiewer |
Šiaulys, Jonas | Darbo gynimo komisijos pirmininkas / Thesis Defence Board Chairman |
Darbo gynimo komisijos narys / Thesis Defence Board Member | |
Darbo gynimo komisijos narys / Thesis Defence Board Member | |
Darbo gynimo komisijos narys / Thesis Defence Board Member | |
Darbo gynimo komisijos narys / Thesis Defence Board Member |
Baigiamajame magistro darbe nagrinėjami eismo srautų prognozavimo metodai. Literatūros analizėje apibūdintas eismo srautų prognozavimas, išskirtos prognozavimo strategijos ir klasifikacijos, apžvelgti parametriniai ARIMA, SARIMA ir SARIMAX modeliai bei neparametrinis LSTM modelis. Apžvelgti modelių palyginamieji darbai. Metodologijoje apibrėžti SARIMA, SARIMAX bei LSTM modeliai, jų struktūros bei reikalavimai. Pristatyti išimčių pašalinimo metodai ir paklaidų vertinimo metrikos. Tiriamojoje dalyje nagrinėtas parametrinių bei neparametrinių modelių taikymas prognozuojant ilgalaikį eismo intensyvumą. Įvertinti duomenų reikalavimai, sudarytos eismo intensyvumo prognozės ir palygintos su realiais duomenimis. Įvertintas sudarytų modelių tikslumas.Darbą sudaro 6 dalys: įvadas, literatūros apžvalga, metodologija, tiriamoji dalis, išvados, literatūros sąrašas.Darbo apimtis - 61 p. teksto be priedų, 28 pav., 9 lent., 46 bibliografiniai šaltiniai.
This master's thesis investigates traffic flow forecasting methods. The literature review outlines the concept of traffic flow forecasting, distinguishes forecasting strategies and classifications, and presents an overview of parametric models such as ARIMA, SARIMA, and SARIMAX, as well as the non-parametric LSTM model. Comparative studies of the models are also reviewed. The methodology section defines SARIMA, SARIMAX, and LSTM models, their structures, and data requirements. Methods for outlier removal and error evaluation metrics are also introduced. The research part focuses on applying both parametric and non-parametric models for long-term traffic flow forecasting. The requirements for data are evaluated, traffic flow forecasts are generated and compared to real traffic data, and the accuracy of the developed models is assessed.The thesis consists of 6 sections: introduction, literature review, methodology, research part, conclusions, and references.Thesis consists of: 61 pages (excluding appendices), 28 illustrations, 9 tables, 46 bibliographical entries.