Նախաբան։
 և  տեղեկատվական  տեխնոլոգիաների  բուռն  զարգացման  պայմաններումտնտեսության  մեջ  լայնորեն  կիրառություն  են  գտնում  արհեստականբանականության համակարգերը։
 ինֆորմատացմանդասականԱրհեստական  բանականության  համակարգերն  ունեն  ակնհայտառավելություններկառավարման  ավտոմատացվածհամակարգերի  նկատմամբ,  մասնավորապես  ինտելեկտուալ  խնդիրլուծելու  կարողությունը,  նախկին  փորձի  հիման  վրա  սովորելուունակությունըհնարավորությունը՝տվյալների  բազայի  և  գիտելիքների  բազայի  հիման  վրա։
   Նմանատիպհամակարգերի  նախագծման  ժամանակ   կարևոր  նշանակություն  ունիգիտելիքներիկառուցվածքայինմեթոդաբանորենճարտարապետությանհիմնավորվածդրված  խնդրիիրականացման գործիքային միջոցների ընտրությունը։
 ենթահամակարգիևնաևտեսականորենինչպեսընտրությունը,որոշումներիկայացմանմշակմանևՏաքսիների  ծառայությունների  համակարգում  առաջարկի  ևպահանջարկի  ապահովման  համար  աշխարհի  մի  շարք  երկրներումտաքսիների  ծառայություն  մատուցող  ընկերությունները  օգտագործումեն  մեծ  տվյալներ  (Big  data)  և  արհեստական  բանականություն,  քանի  որարհեստական  բանականության  վրա  հիմնված  կանխատեսումներըհնարավորություն  են  տալիս  առավել  արդյունավետ  պլանավորելռեսուրսների  օգտագործումը  և    ավելի  մրցունակ  լինել։
   Արդիական  էհամարվում  մեքենայական  ուսուցման  մեթոդների  կիրառությունըլայնորեն  տարածում  գտած  տաքսիների  ծառայության  ծրագրայինհամակարգում։
 Հոդվածում  որպես  մեքենայական  ուսուցման  կիրառությունդիտարկվում է   պատվերների բաշխման կանխատեսումը և դրա հիմանվրա  օպտիմալ  երթուղու  պլանավորումը։
   Կանխատեսման  շնորհիվկարելի  է  իրականացնել  տաքսիների  օպտիմալ  տեղաբաշխումաշխարհագրականնվազագույնկորուստով։
    Հոդվածում  ներկացված  է  կանխատեսման    ինտելեկտուալծրագրային համակարգի նախագծման խնդիրը։
 կոորդինատներով՝ժամանակիծրագրայինծառայությանԽնդրի  դրվածքը։
   Խնդրի  դրվածքն  է՝    մշակել  մեթոդ  և  ծրագրայինհամակարգումլուծում՝  տաքսիներիպատվերներիբաշխման  կանխատեսման  համար։
   Պատվերներիբաշխման կանխատեսումը նախատեսված է տրված  աշխարհագրականկոորդինատներով  տարածքի,  տրված    ժամանակահատվածի  համար։
 Խնդրիլուծման  համար  առաջարկվում  է  կիրառել  մեքենայականուսուցման  մեթոդներ՝  հիմնվելով  գոյություն  ունեցող  տվյալներիվերլուծության վրա։
 Ուսումնասիրման  օբյեկտը  իրական  ժամանակում  կատարվածպատվերն  է,  որն  ունի  աղյուսակ  1-ում  ներկայացված  բնութագրիչները(features)։
 Աղյուսակ 1։
  «Պատվեր» օբյեկտի բնութագրիչների ցանկըԲնութագրիչՏվյալներիտիպՆկարագրությունՅուրաքանչյուր պատվերիեզակի նույնացուցիչըՊատվերը սկսելու ժամանակըՊատվերը սկսելուկոորդինատը(longitude)Պատվերը սկսելուկոորդինատը(latitude)Պատվերը սկսելու հասցենՊատվերը ավարտելուկոորդինատը(longitude)Պատվերը ավարտելուկոորդինատը(latitude)Պատվերը ավարտելուժամանակըՊատվերը ավարտելու հասցենՈւղևորների քանակըՎարորդին տրվածգնահատականըՊատվերի արժեքըՏաքսի պատվիրելու ժամանակըՅուրաքանչյուր  պատվերի  համար  հայտնի  է  ինչպես  պատվիրողիաշխարհագրական  դիրքը,  այնպես  էլ  պատվերի  ժամանակը։
   Ըստաշխարհագրական  կոորդինատների՝  առանձնացված  են  m  հատտարածաշրջան։
  Ուսումնասիրության համար առանձնացված են k հատ(24)  ժամանակային  միջակայքեր  1  ժամ  պարբերությամբ  (1-00։
 00-01։
 00,2-01։
 00-02։
 00,…, 24-23։
 00-00։
 00)։
 Ներկայացնենք  առաջադրվածմաթեմատիկականնկարագրությունը։
   Ենթադրենք,  ունենք  որոշակի  ժամանակատվածի  (nօրվա) կտրվածքով  Y պատվերներ՝ ըստ m հատ նախապես սահմանվածտարածաշրջանի և ըստ k հատ ժամանակային միջակայքերի՝խնդրի։
 Անհրաժեշտ(n+1)-րդօրվատարաշարջանների  և  1-k  ժամանակային  միջակայքերի  համարպատվերների քանակը՝կանխատեսելէորտեղ j=  1,𝑚         - տարածաշրջանի համարն է, t= 1,𝑘        - տվյալ օրվա մակարդակով ժամանակահատվածի համարն է, T={ti}, M={mi},որտեղ i= 1,𝑛        ։
  Այսպիսով n հատ օրվա համար (m հատ տարածաշրջան և k հատ ժամանակային միջակայք) ստացվում է՝ ։
 Խնդրիլուծմանմիջակայքերը(ժամանակային,  և  տարածաշրջանային)  կախված  են  ոչ  միայնժամանակից  և  տարածաշրջանից,  այլև  մի  շարք  այլ  դիսկրետպարամետրերից, օրինակ՝մեթոդը։
   Առանձնացվածորտեղ X1-ը շաբաթվա օրերի բազմությունն է։
 որտեղ  X2-ը  օրերի  տեսակների  բազմությունն  է  (1՝  նախատոնական,      2՝ տոնական, 3՝ հետտոնական, 4՝ աշխատանքային)։
 որտեղ X3-ը օդի ջերմաստիճանի միջակայքերի բազմությունն է (1՝-10°C ևցածր, 2՝ -10 °C -0 °C, 3՝ 0 °C -10 °C, 4՝ 10 °C -20 °C, 5՝ 20 °C և բարձր)։
 որտեղ X4-ըտեղումների տեսակների բազմությունն է(1՝ տեղումներ չկան,2՝ տեղումներ անձրևի տեսքով, 3՝ տեղումներ ձյան տեսքով)։
 որտեղ  X5-ը  տարվա  եղանակների  բազմությունն  է  (1՝  գարուն,  2՝ ամառ,3՝ աշուն, 4՝ ձմեռ)։
 ((3)-(7))-ը  հաշվի  առնելով՝  ուսումնասիրման  համար  ունենում  ենք,  որը  կարելի  է(T,M)=fj(T,M,X1, X2, X3, X4, X5),  որտեղ- տվյալ օրվա մակարդակովմի  քանի  պարամետրով  դիսկրետ  ֆունկցիաներկայացնել հետևյալ տեսքով՝ժամանակահատվածի համարն է։
 - տարածաշրջանի համարն է, t= Անհրաժեշտէկանխատեսել(n+1)-րդօրումսպասվողպատվերների քանակը՝ հաշվի առնելով վերևում նշվածները.n+1=fj(n+1,X1, X2, X3, X4,X5)։
 Հաշվի  առնելով  այն,  որ  յուրաքանչյուր  պարամետր  ազդում  էելքային  ֆունկցիայի  արժեքի  վրա  տարբեր  չափով,  ուստի  կարելի  էներառել  նաև  w  կշռային  գործակիցը։
   Այսպիսով՝  կանխատեսվողֆունկցիայի համար ստանում ենք հետևյալ արտահայտությունը.որտեղդիսկրետ ցուցանիշների, W={wk},k={1,5}՝ կշռային գործակիցները [2]։
 ={1,5} կանխատեսման լոկալ ֆունկցիաներն են՝ ըստ  Այսպիսով՝  սպասվող  պատվերների  քանակի  կանխատեսումը(n+1)-րդ  օրվա  համար  բերում  է  կշռային  գործակիցների  (wi)  օպտիմալորոնմանը։
   Տրված  խնդիրը  հնարավոր  է  լուծել  ինչպես  փորձագետներիկողմից՝  հաշվի  առնելով  առանձին  դիսկրետ  պարամետրերիկարևորության աստիճանը (կշռային գործակիցների արժեքը), այնպես էլմեքենայականկիրառելով  արհեստականնեյրոնային  ցանցի  մոդելը,  ընտրելով  հավանականային  սխալիհաշվարկի  ֆունկցիա՝  հաշվի  առնելով  կանխատեսվող  Yj,t  ֆունկցիայիուսումնասիրման  արդյունքումնախորդ  արժեքներիբազմությունը։
   Աշխատանքում  կշռային  գործակիցների  փնտրմանալգորիթմը իրականացվել է մեքենայական ուսուցման հիման վրա։
 ուսուցմանստացվածշնորհիվ՝Ենթադրենք  ունենք  հայտանիշների հետևյալ  հավաքածուն՝  f1,…,fn։
 (f1(x),…,fn(x)),  վեկտորը  անվանում  են  օբյեկտի  հայտանիշայիննկարագրում  x  ∈     X։
   Ընտրված  Xl    բոլոր  օբյեկտների  հայտանիշայիննկարագրումը,  որը  կարելի  է  ներկայացնել  l×n  մատրիցի  տեսքով,կոչվում է օբյեկտ-հայտանիշների մատրից [1].Մեքենայականերկու  փուլից՝ուսուցանում (train) և ստուգում (test)։
  Ուսուցման փուլում՝µ մեթոդը ըստXl=(xi,yi)li=1 ընտրության, ստանում է a=µ(Xl) ալգորիթմը.ուսուցումըբաղկացածէՓորձարկման    փուլ՝  a  ալգորիթմը  xi´  նոր  օբյեկտների  համարտալիս է a(xi´) պատասխանը.Ունենալով  միայն  նախորդ  պատվերների  վերաբերյալ  տվյալները՝ներկայացված  (9)  բանաձևի  միջոցով  հնարավոր  է  կանխատեսումներանել,  սակայն  արված  կանխատեսումները  բնականաբար  կարող  ենունենալ սխալանքի որոշակի արժեք։
 Ծրագրային  համակարգի  մշակումը։
   Ծրագրային  իրականացմանհամար  օգտագործվել  է  https։
 //www.kaggle.com  [3]  կայքում  տեղադրվածՆյու  Յորքի  տաքսիների  ծառայության  տվյալների  բազան։
   Որպեսծրագրավորման  լեզու՝  ընտրվել  է  python-ը,  որն  ունի  ներկառուցվածմեքենայական  ուսուցման  գրադարանների  և  մեծ  տվյալների  հետաշխատելու  միջոցներ։
   Ստորև  ներկայացված  է  ծրագրային  կոդիորոշակի հատված.def plot_on_map(df, BB, nyc_map, s=10, alpha=0.2)։
 Եզրահանգում։
  Հոդվածում առաջարկվող մեքենայական ուսուցմանհիման  վրա  պատվերների  բաշխման    կանխատեսման    ալգորիթմը  ևծրագրայինլուծումը  թույլ  կտա  տվյալ  ծառայությունից  օգտվողընկերությանը  բարձրացնել  աշխատանքի  արտադրողականությունը՝նախապեսնախորդփորձարկումներից  ստացված  տվյալների  հիման  վրա՝  ժամանակինվազագույն կորուստով։

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։
