Імітаційна математична модель процесу доставки вантажу

Abstract

Для навчання нейронної мережі необхідно, принаймні два набори даних. Такі набори повинні досить повне представляти всі очікувані умови виконання завдання. Якщо база даних підприємства вже має таку інформацію то описаний вище метод прогнозування може бути реалізований з її використанням. У разі невиконання цієї умови данні для підготовки мережі можуть бути отримані методами математичного моделювання. При цьому така модель на початку використання буде спиратися на деякі апріорні гіпотези. При накопиченні даних про реальні виконані рейси така модель повинна бути ідентифікована. Розроблена модель базується на методі Монте-Карло. Під цим методом розуміється чисельний метод вирішення різних задач з допомогою моделювання випадкових величин.