Розробка вебзастосунку для оптимального обрахунку логістики із урахуванням поточної завантаженості доріг на основі рандомізованих ансамблевих алгоритмів

Abstract

Метою роботи є розробка автономного вебзастосунку для розрахунку ETA (Estimated Time of Arrival) з урахуванням характеристик маршруту, з використанням рандомізованих ансамблевих алгоритмів машинного навчання (XGBoost, LightGBM, CatBoost) та відкритих даних з OSRM. Методи дослідження: порівняльний аналіз алгоритмів градієнтного бустингу, розробка вебзастосунку на Flask, обробка даних у форматі CSV, синтез навчального датасету, використання Folium для візуалізації маршруту, створення інтерфейсу прогнозування з інтерактивною картою. У результаті дослідження побудовано власний датасет маршрутних поїздок, реалізовано систему для оцінки ETA з можливістю вибору моделі, збереження результатів, а також проведено експериментальне порівняння точності моделей.