Նախաբան տեղեկատվական տեխնոլոգիաների արագ զարգացման պայմաններում արհեստական ​​բանականության համակարգերը լայնորեն կիրառվում են տնտեսության մեջ: Դասական տեղեկատվական համակարգեր: Արհեստական ​​բանականության համակարգերն ակնհայտ առավելություններ ունեն կառավարման ավտոմատացված համակարգերի նկատմամբ, մասնավորապես `մտավոր խնդիրներ լուծելու ունակություն, անցյալ փորձից սովորելու ունակություն, տվյալների շտեմարան, գիտելիքների բազա կառուցելու ունակություն:   Նման համակարգեր նախագծելիս կարևոր է ընտրել գործիքակազմը `կառուցվածքային-մեթոդաբանական ճարտարապետության գիտելիքների վրա հիմնված խնդիրների լուծման մեթոդաբանության համար: Տաքսի ծառայության համակարգում տաքսի ծառայության համակարգում գործող տաքսի ընկերություններն առաջարկում են մեծ տվյալներ, արհեստական ​​բանականություն, արհեստական ​​բանականություն,   Taxiամանակակից է համարվում տաքսի ծառայության լայնորեն կիրառվող ծրագրային համակարգում մեքենայական ուսուցման մեթոդների օգտագործումը: Հոդվածում դիտվում են պատվերների բաշխման կանխատեսումը և դրա հիման վրա օպտիմալ երթուղու պլանավորումը ՝ որպես մեքենայական ուսուցման կիրառում:   Կանխատեսման շնորհիվ հնարավոր է իրականացնել տաքսիների օպտիմալ տեղաբաշխում `նվազագույն աշխարհագրական կորուստներով:    Հոդվածում ներկայացված է մտավոր կանխատեսման ծրագրային համակարգի նախագծման խնդիրը: կոորդինատների հետ. Chամանակագրական ծառայություն Խնդրի կարգավորում:   Խնդիր է դրված մշակել տաքսիների պատվերների բաշխումը կանխատեսող մեթոդ և ծրագրային ապահովման համակարգի լուծում:   Պատվերների բաշխման կանխատեսումը նախատեսված է տվյալ աշխարհագրական կոորդինատներով տարածքի համար ՝ տվյալ ժամանակահատվածի համար: Խնդրի վերլուծության համար առաջարկվում է օգտագործել մեքենայական ուսուցման մեթոդներ `հիմնվելով առկա տվյալների վերլուծության վրա: Ուսումնասիրության օբյեկտը իրական ժամանակի կարգն է, որն ունի 1-ին աղյուսակում ներկայացված բնութագրերը: Աղյուսակ 1:  «Կարգի» օբյեկտ բնութագրիչների tsankeBnutagrichTvyalneritipNkaragrutyunYurakanchyur patveriezaki nuynatsutsichePatvere սկիզբը zhamanakePatvere skselukoordinate (երկայնությունը) Order skselukoordinate (լայնության) Order սկսած hastsenPatvere avartelukoordinate (երկայնությունը) Order avartelukoordinate (լայնության) Order avarteluzhamanakePatvere ամբողջական hastsenUghevorneri հայտնի է որպես patviroghiashkharhagrakan պատվիրելու zhamanakeYurakanchyur կարգը kanakeVarordin trvatsgnahatakanePatveri arzhekeTaksi երկուսն կարգը անգամ:   Ըստ աշխարհագրական կոորդինատների, մ շրջաններն առանձնացված են:  Ուսումնասիրության համար հատկացված է k (24) ժամանակային ընդմիջում 1 ժամ ընդմիջումներով (1-00): 00-01: 00,2-01: 00-02: 00,…, 24-23: 00-00-ին: 00): Ներկայացնենք առաջարկվող մաթեմատիկական նկարագիրը:   Ենթադրենք, որ մենք ունենք Y պատվերներ որոշակի ժամանակահատվածի համար (n օր) `ըստ նախապես սահմանված տարածաշրջանի և ըստ k ժամանակի ընդմիջումների` խնդրի: Պահանջվող (n + 1) - երկու օրվա ընթացքում և 1-k ժամանակային ընդմիջումներում պատվերների քանակը, որտեղ j = 1, 𝑚 - կանխատեսվում է տարածաշրջանի համարը, t = 1, 𝑘 - ժամանակահատվածի համարը տրված օրվա մակարդակը, T = {ti}, M = 𝑚 mi}, որտեղ i = 1,:  Այսպիսով, n օրվա համար (մ մարզ և k ժամանակային ընդմիջում) մենք ստանում ենք. Խնդիրների լուծման միջակայքերը (ժամանակային, և տարածաշրջանային) կախված են ոչ միայն ժամանակից և տարածաշրջանից, այլ նաև մի շարք այլ դիսկրետ պարամետրերից, ինչպիսիք են մեթոդը:   Որտեղ առանձնանում է X1- ը, շաբաթվա օրերի ամբողջությունն է: որտեղ X2- ը օրվա տիպերի բազմություն է (1` նախատոնական, 2 արձակուրդային, 3 հետտոնական, 4 աշխատանքային): որտեղ X3- ը օդի ջերմաստիճանի միջակայքերի ամբողջություն է (1: -10 ° C ցածր, 2: -10 ° C -0 ° C, 3: 0 ° C -10 ° C, 4: 10 ° C -20 ° C, 5 20 ° C և բարձր): որտեղ X4- ը տեղումների տեսակների ամբողջություն է (1 - առանց տեղումների, 2 - տեղումներ անձրևի տեսքով, 3 - տեղումներ ձյան տեսքով): որտեղ X5- ը եղանակների ամբողջություն է (1` գարուն, 2` ամառ, 3` աշուն, 4` ձմեռ): Հաշվի առնելով ((3) - (7)), մենք ունենք ուսումնասիրության համար, որը կարող է լինել (T, M) = fj (T, M, X1, X2, X3, X4, X5), որտեղ - մակարդակի վրա տրված օրը Հաջորդ ձևով առանձնացված գործառույթները ներկայացնելու քանի պարամետր է ժամանակահատվածի համարը: - տարածաշրջանի համարն է, t = Անհրաժեշտ է կանխատեսել (n + 1) - օրական սպասվող պատվերների քանակը `հաշվի առնելով վերը նշվածը. N + 1 = fj (n + 1, X +, X2, X3, X4, X5): Հաշվի առնելով, որ յուրաքանչյուր պարամետր տարբեր չափով ազդում է ելքային ֆունկցիայի արժեքի վրա, կարող է նաև ներառվել քաշի գործոնը:   Այսպիսով, կանխատեսված գործառույթի համար մենք ստանում ենք հետևյալ արտահայտությունը. Որտեղ դիսկրետ ինդեքսները, W = {wk}, k = {1,5} - քաշի գործակիցները [2] = {1,5} Տեղական կանխատեսման գործառույթները հետևյալն են. Այսպիսով, օրվա համար սպասվող պատվերների քանակի կանխատեսումը (n + 1) օրվա համար բերում է կշռման գործակիցների օպտիմալացմանը (wi):   Տրված խնդիրը կարող է լուծվել ինչպես փորձագետների կողմից `հաշվի առնելով անհատական ​​դիսկրետ պարամետրայնության աստիճանը (քաշի գործակիցների արժեքը), այնպես էլ մեխանիկականորեն օգտագործելով արհեստական ​​նեյրոնային ցանցի մոդելը, ընտրելով հավանականության սխալի ֆունկցիան` հաշվի առնելով կանխատեսվող գործառույթը Յժ, տ.   Աշխատանքի մեջ քաշի գործակիցները գտնելու ալգորիթմն իրականացվել է մեքենայական ուսուցման հիման վրա: Դասընթացի շնորհիվ ենթադրենք, որ մենք ունենք պիտակների հետևյալ խմբաքանակը ՝ f1,…, fn: (f1 (x),…, fn (x)), վեկտորը կոչվում է x ∈ X օբյեկտի նկարագրական նկարագրություն:   Բոլոր ընտրված Xl օբյեկտների նկարագրական նկարագրությունը, որոնք կարող են ներկայացվել որպես al × n մատրիցա, կոչվում է օբյեկտի մատրիցա [1]:  Ուսուցման փուլում μ մեթոդը, համաձայն Xl = (xi, yi) li = 1 ընտրության, ստանում է al = a (Xl) ալգորիթմ: Դասընթացը հաջող է: Տվյալները կարելի է կանխատեսել (9) բանաձևի միջոցով, բայց արված կանխատեսումները, բնականաբար, կարող են ունենալ որոշ սխալի արժեքներ: Softwareրագրային համակարգի մշակում:   Https- ն օգտագործվել է ծրագրակազմի ներդրման համար: Նյու Յորքի տաքսի ծառայությունների տվյալների շտեմարան //www.kaggle.com կայքում [3]:   Python- ն ընտրվեց որպես ծրագրավորման լեզու, որն ունի ներկառուցված մեքենայական ուսուցման գրադարաններ և մեծ տվյալների մշակման գործիքներ:   Ստորև ներկայացված է ծրագրաշարի կոդի հատվածը ՝ def plot_on_map (df, BB, nyc_map, s = 10, alpha = 0.2): Եզրակացություն  Հոդվածում առաջարկված մեքենայական ուսուցման հիման վրա պատվերների բաշխման կանխատեսման ալգորիթմը. Softwareրագրակազմի լուծումը թույլ կտա ընկերությանը ծառայություն մատուցել `բարձրացնելով աշխատանքի արտադրողականությունը` նախորդ փորձարկումներից ստացված տվյալների հիման վրա, ժամանակի նվազագույն կորստով: ։

Հոդվածում  որպես  մեքենայական  ուսուցման  կիրառություն  դիտարկվում է   պատվերների բաշխման կանխատեսումը և դրա հիման  վրա  պլանավորումը։
   Կանխատեսման  շնորհիվ  կարելի  է  իրականացնել  տաքսիների  օպտիմալ  տեղաբաշխում  աշխարհագրական  կոորդինատներով,ինչը  կհանգեցնի  ժամանակի  և  ռեսուրների  օպտիմալ  օգտագործման։
    Հոդվածում  ներկացված  է  կանխատեսման    ինտելեկտուալ  ծրագրային  համակարգի ալգորիթմը և իրականացումը։
