Участник:Egor Plyashenko/Прогнозирование средней скорости автотранспорта
Материал из MachineLearning.
Постановка задачи
В рамках проводимого компанией «Яндекс» конкурса «Интернет- математика 2010» была предложена задача прогноза скорости движения автомобилей в Москве на основе имеющихся данных за один месяц. Для оценки качества предсказа- ния использовалась определенным образом составленная невязка между известными и предсказанными данными, а победитель определялся как получивший минимальное значение невязки.
Дневник исследователя
Done:
- Осуществил загрузку данных в MatLab. Из-за большого размера пришлось написать программу, разбивающую файл jams.txt на 10 частей для удобства работы с ним.
- Построил некоторые важные графики: средняя скорость по дням месяца, скорость в течение каждого дня недели и т. д..
- Реализовал простейший алгоритм - скорость в неизвестный день = средней скорости за предыдущие дни (очень долго считается, даже при выполненной оптимизации!!!).
Результаты:
1)Алгоритм - среднее по все дням в данное время. Значения функционала при прогнозировании скорости в 30-й день(воскресенье): Q = 69.4040.
2)Алгоритм - среднее по все дням в данное время. Значения функционала при прогнозировании скорости в 28-й день(пятница): Q = считается.
3)Алгоритм - среднее по все таким же дням недели в данное время. Значения функционала при прогнозировании скорости в 30-й день(воскресенье): Q = 64.2448.
4)Алгоритм - 18:00 далее константа. Значения функционала при прогнозировании скорости в 30-й день(воскресенье): Q = считается.
Графики
 Время 16:00 |
 Время 16:20 |
 Время 16:40 |
 Время 17:00 |
Время 17:20 |
Время 17:40 |
Время 18:00 |
Время 18:20 |
Время 18:40 |
Время 19:00 |
Время 19:20 |
Время 19:40 |
Время 20:00 |
Время 20:20 |
Время 20:40 |
Время 21:00 |
Время 21:20 |
Время 21:40 |
