Разработка прототипа системы управления в сфере логистики и транспорта, основанной на технологии обработки данных с использованием ML
Аннотация
Выпускная квалификационная работа магистра 60 стр., 4 рис., 47 источников, 2 прил.
Ключевые слова: ETA, LTL, ML, ETA, АВТОМАТИЗАЦИЯ, ГРАФОВЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ, МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ, НЕЙРОННЫЕ СЕТИ, ТРАНСФОРМЕРЫ, ОНЛАЙН-БРОНИРОВАНИЕ, УПРАВЛЕНИЕ ЦЕПЯМИ ПОСТАВОК, ЦИФРОВАЯ ПЛАТФОРМА.
Цель работы – повышение уровня обоснованности принимаемых управленческих решений за счет разработки системы управления в сфере логистики и транспорта, базирующейся на комплексе моделей анализа данных и машинного обучения. Объектом исследования являются логистические процессы и процессы разработки прототипа системы управления в сфере логистики и транспорта, основанной на технологии обработки данных с использованием ML. Рассматриваются основные модели машинного обучения, позволяющие определять расчетное время прибытия груза. Для целей разработки системы разработана и имплементирована сложносоставная модель на основе графовых трансформеров. Оценена точность предсказания применяемой модели ML.
Ключевые слова: ETA, LTL, ML, ETA, АВТОМАТИЗАЦИЯ, ГРАФОВЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ, МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ, НЕЙРОННЫЕ СЕТИ, ТРАНСФОРМЕРЫ, ОНЛАЙН-БРОНИРОВАНИЕ, УПРАВЛЕНИЕ ЦЕПЯМИ ПОСТАВОК, ЦИФРОВАЯ ПЛАТФОРМА.
Цель работы – повышение уровня обоснованности принимаемых управленческих решений за счет разработки системы управления в сфере логистики и транспорта, базирующейся на комплексе моделей анализа данных и машинного обучения. Объектом исследования являются логистические процессы и процессы разработки прототипа системы управления в сфере логистики и транспорта, основанной на технологии обработки данных с использованием ML. Рассматриваются основные модели машинного обучения, позволяющие определять расчетное время прибытия груза. Для целей разработки системы разработана и имплементирована сложносоставная модель на основе графовых трансформеров. Оценена точность предсказания применяемой модели ML.