Содержание курсовой работы
- Введение
- Анализ существующих методов прогнозирования времени прибытия
- Традиционные методы
- Машинное обучение
- Нейронные сети
- Выбор инструментов и технологий
- Язык программирования Python
- Библиотеки и фреймворки
- Разработка программы
- Сбор и подготовка данных
- Создание модели прогнозирования
- Тестирование и отладка
- Результаты работы и их анализ
- Заключение
- Список использованных источников
Введение
В настоящее время, с учетом увеличения количества транспортных средств и роста нужд в оптимизации процессов логистики, прогнозирование времени прибытия стало актуальной задачей как для бизнеса, так и для обычных граждан. Применение современных технологий, таких как Python и машинное обучение, открывает новые возможности для повышения точности и надежности данных о времени прибытия. В данной работе будет рассмотрен процесс разработки программы на Python, которая эффективно прогнозирует время прибытия на основании различных факторов, таких как расстояние, скорость и условия движения.
Советы студенту по написанию курсовой работы
Определение цели и задач работы: Начните с четкого определения цели вашей курсовой работы. Это поможет вам структурировать мысли и лучше понять, какие данные вам понадобятся.
Сбор информации: Используйте разнообразные источники, такие как книги, научные статьи и интернет-ресурсы. Попробуйте найти материалы, связанные с существующими решениями по прогнозированию времени прибытия и методами машинного обучения. Русскоязычные источники помогут вам лучше разобраться в области.
Фокус на основных аспектах: Убедитесь, что вы уделяете внимание наиболее значимым аспектам работы. Например, как вы будете собирать и обрабатывать данные, какие алгоритмы будете использовать для прогнозирования и как будете тестировать вашу модель.
Структурирование информации: По мере сбора материала, систематизируйте его в соответствии с пунктами содержания. Это поможет вам в написании основной части работы.
Обращение к консультанту или научному руководителю: Не стесняйтесь обращаться за помощью к своему научному руководителю. Он может предложить полезные советы и комментарии по вашему плану работы.
Цитирование источников: Будьте внимательны к оформлению списка использованных источников. Это важная часть академической работы и требует точности и аккуратности.
- Постоянный анализ полученных результатов: В ходе работы не забывайте регулярно анализировать получаемые результаты, корректировать методы и подходы, если это необходимо.
Использованные источники
- Бутузов, А. А. "Методы машинного обучения в прогнозировании". – Москва: Издательство МГУ, 2020.
- Петров, К. В. "Программирование на Python. Практическое пособие". – Санкт-Петербург: Питер, 2019.
- Иванова, О. С. "Анализ и обработка данных в Python". – Москва: Бином, 2021.
- Сидоренко, И. А. "Методы и алгоритмы прогнозирования временных рядов". – Казань: Казанский университет, 2018.