Відновлення конструктору руху міського громадського автотранспорту
Loading...
Date
2023
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Український державний університет науки і технологій, Дніпро
Abstract
UKR: Бакалаврська робота виконана на 180 сторінках, містить 25 рисунків та 26 використаних джерел.
Дипломна робота присвячена вирішенню проблеми непостійності інтервалів руху громадського автотранспорту, що виникає під час подорожей. Проект має на меті покращити можливості прогнозування часу очікування на транспорт для пасажирів, зокрема під час періодів заторів на дорогах.
В роботі розроблено систему для накопичення, аналізу та візуалізації даних про рух громадського автотранспорту. Система включає три основні підсистеми: накопичення даних, аналізу даних і візуалізації даних.
Для розробки системи накопичення використовувалася мова програмування Javascript та платформа Node.js. Для системи аналізу даних використовувалася мова програмування Python, Jupyter блокноти та Microsoft Excel. Для системи візуалізації використовувалась платформа Power BI.
Збір даних проводився на сервері хмарного провайдера Hetzner протягом двох років, після чого дані були аналізовані, перетворені та візуалізовані.
Статистичний аналіз здійснювався за допомогою t-тесту Стьюдента та тесту Фішера, а також було побудовано довірчі інтервали.
В ході роботи було створено вибірку даних, що дозволила успішно відновити конструктор та розробити базову конструкційно-продукційну модель. В подальшому планується доопрацювання та ускладнення моделі.
Ця робота сприятиме точнішому плануванню часу подорожей громадським транспортом для пасажирів, що має значний соціальний вплив.
ENG: The bachelor's thesis is completed in 180 pages, contains 25 figures, and 26 sources were used. The thesis is dedicated to solving the problem of irregular public transport intervals that arise during journeys. The project aims to improve the predictability of transport waiting time for passengers, particularly during periods of road congestion. The work has developed a system for accumulating, analyzing, and visualizing data on public transport movement. The system includes three main subsystems: data accumulation, data analysis, and data visualization. The Javascript programming language and Node.js platform were used to develop the data accumulation system. The Python programming language, Jupyter notebooks, and Microsoft Excel were used for the data analysis system. The Power BI platform was used for the visualization system. Data collection was conducted on the Hetzner cloud provider's server for two years, after which the data was analyzed, transformed, and visualized. Statistical analysis was conducted using Student's t-test and Fisher's test, and confidence intervals were also constructed. In the course of the work, a sample of data was created that allowed the successful restoration of the constructor and the development of a basic design-production model. Further refinement and complication of the model are planned. This work will contribute to more precise travel time planning for public transport passengers, which has a significant social impact.
ENG: The bachelor's thesis is completed in 180 pages, contains 25 figures, and 26 sources were used. The thesis is dedicated to solving the problem of irregular public transport intervals that arise during journeys. The project aims to improve the predictability of transport waiting time for passengers, particularly during periods of road congestion. The work has developed a system for accumulating, analyzing, and visualizing data on public transport movement. The system includes three main subsystems: data accumulation, data analysis, and data visualization. The Javascript programming language and Node.js platform were used to develop the data accumulation system. The Python programming language, Jupyter notebooks, and Microsoft Excel were used for the data analysis system. The Power BI platform was used for the visualization system. Data collection was conducted on the Hetzner cloud provider's server for two years, after which the data was analyzed, transformed, and visualized. Statistical analysis was conducted using Student's t-test and Fisher's test, and confidence intervals were also constructed. In the course of the work, a sample of data was created that allowed the successful restoration of the constructor and the development of a basic design-production model. Further refinement and complication of the model are planned. This work will contribute to more precise travel time planning for public transport passengers, which has a significant social impact.
Description
Keywords
громадський автотранспорт, прогнозування інтервалів руху, система накопичення даних, система аналізу даних, система візуалізації даних, Jupyter блокноти, хмарні технології, сервер Hetzner, t-тест Стьюдента, тест Фішера, довірчі інтервали, конструкційно-продукційна модель, public transport, prediction of movement intervals, data accumulation system, data analysis system, data visualization system, Javascript, Node.js, Python, Jupyter notebooks, Microsoft Excel, Power BI, cloud technologies, Hetzner server, Student's t-test, Fisher's test, confidence intervals, design-production model, ВКР, КІТ
Citation
Вєтлужських М. В. Відновлення конструктору руху міського громадського автотранспорту : дипломна робота на здобуття кваліфікаційного ступеня бакалавра : спец. 121 – Інженерія програмного забезпечення / наук. керівник В. І. Шинкаренко ; Укр. держ. ун-т науки і технологій. Дніпро, 2023. 180 с.