Abstract
Mathematical model of optimizing the arrival of fire units with the use of information systems for monitoring transport logistics of Voronezh city
Highlights
SaikoM athematical model o f opti mizing the ar rival of fire u nits with the us e of in for mation s ys tems for mon itorin g trans port logis tics of Voro nezh city
Что мы заранее не знаем какойиз методов классификации или регрессии будет построен по наблюдаемойчасти данных в процессе обучения; нам задан целыйкласс таких методов – например, это может быть класс разделяющих гиперповерхностей в многомерном пространстве
The model is verified on the basis of data collected in real departures real fire brigades, which made it possible to obtain a minimum time of arrival of fire units
Summary
Для повышения оперативности реагирования пожарных подразделений наиболее эффективным методом является использование оптимального пути следования пожарного подразделения, с учетом прогнозирования поведения систем транспортной логистики в пределах города. Для построения маршрутов использовались активно развиваемые в настоящее время методы машинного обучения искусственных нейронных сетей. Для построения маршрутов мы используем активно развиваемые в настоящее время методы машинного обучения искусственных нейронных сетей. При котором прошлые данные или примеры используются для первоначального формирования и совершенствования схемы предсказания, называется методом машинного обучения (Machine Learning).
Sign-in/Register to view highlights & summary Sign-in/Register to access full text options 
Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Schedule a call
