Напишите нам
Мы работаем
ЕЖЕДНЕВНО
с 10:00 до 22:00 msk
ЕЖЕДНЕВНО
с 10:00 до 22:00 msk
Написать письмо
Мы в MAX:
Vitaly_work
kursovikcom
+79033241149
+79033241149готовых работ
по программированию
сайта KURSOVIK.COM
ДЗЕН - КУРСОВИК
RUTUBE - КУРСОВИК
Курсовая работа
Предотвращение аварийных ситуаций на автомобильных дорогах с применяем глубокого машинного обучения. Прогнозирование ровности дороги на 10 лет
в среде программирования Python
Программа и описание
© Данная готовая работа выполнена сотрудником нашего сайта.
Если Вы считаете, что эта страница каким-либо образом нарушает Ваши авторские права,
то Вам следует обратиться в администрацию нашего сайта по адресу
info@kursovik.com либо через
форму обратной связи.
Если Вам нужны все файлы проекта данной программы на языке программирования Python, заполните форму заказа, которая доступна по следующей ссылке.
Среда программирования: Python
Название работы: Предотвращение аварийных ситуаций на автомобильных дорогах с применяем глубокого машинного обучения. Прогнозирование ровности дороги на 10 лет
Вид работы: Курсовая работа
Тематика работы: Нейронные сети
Объем программы: 7 (по десятибалльной шкале)
Уровень сложности: 7 (по десятибалльной шкале)
Разработчик (автор):
Программист сайта kursovik.com
(письмо автору)
Данная работа написана ЧЕЛОВЕКОМ без использования ИИ
Ключевые слова: машинногое обучение, нейронные сети, глубокое обучение, автодор, регрессия, метрики, регрессор, случайный лес, гребневая регрессия, перцептрон, подготовка данных, прогнозирование, прогноз, предварительный анализ данных, анализ данных, ровность дороги, метод случайных сосдей, IRI
Функции программы:
В данной курсовой работе произведено обучение нескольких моделей регрессии для прогнозирования интенсивности движения на участке дороги на 10 лет.
В работе вычислялась продольноя ровность на основе прогнозирования данных на следующие 10 лет.
В работе использованы следующие регрессии:
- Линейная регрессия.
- Гребневая регрессия.
- Модель перцептрона.
- Случайный лес.
- Метод случайных соседей.
На основе дальнейшего сравнения метрик всех моделей была выбрана модель гребневой регрессии, которая использовалась для последующего прогнозирования.
Вся работа выполнялась в файле ipynb.
Описание (отчет):
Есть
на 37 страниц, посмотреть оглавление
Пояснения к компиляции и запуску программы:
Установить python версии 3.10 и выше. Установить jupyter notebook. Открыть файл .ipynb. В первом блоке убрать с каждой строки символ #. Запустить первый блок и дождаться установки всех пакетов.
Статистика отдела программирования на заказ:
На данный момент (10 июня 2026) на выполнении находится 19 заказов.
Количество программистов, занятых выполнением текущих заказов: 6.
В текущем месяце (июнь 2026) нами уже выполнено 7 заказов.
В текущем году (2026) нами уже выполнено 208 заказов.
В прошлом году (2025) нами было выполнено 581 заказ.
В позапрошлом году (2024) нами было выполнено 762 заказа.
Количество активных программистов на сайте: 54.
Загруженность отдела заказами: 28%.
На данный момент (10 июня 2026) на выполнении находится 19 заказов.
Количество программистов, занятых выполнением текущих заказов: 6.
В текущем месяце (июнь 2026) нами уже выполнено 7 заказов.
В текущем году (2026) нами уже выполнено 208 заказов.
В прошлом году (2025) нами было выполнено 581 заказ.
В позапрошлом году (2024) нами было выполнено 762 заказа.
Количество активных программистов на сайте: 54.
Загруженность отдела заказами: 28%.
Результаты работы программы
Посмотреть отчет
Посмотреть содержание описания(отчёта) к данной готовой работе
Купить исходный текст
Приобрести исходники программы за 2400 руб РФ (+ отчет за 600 руб РФ).
Купить
Вопрос автору
Посмотреть ответы на вопросы по данной готовой работе,
задать свой вопрос автору.
Искать через Телеграм-БОТ
Поискать другую готовую работу с помощью нашего Телеграм-БОТа
Перейти
Заявка на модификацию
Отправить заявку на модификацию данной работы под Ваше задание.
Перейти
Список всего готовых работ на C#
Посмотреть список всего готовых работ на языке программирования C#.
Перейти
Заказать новую работу
Отправить заявку на разработку уникальной программы согласно Вашему заданию
Перейти
Файлы программы
Файлы программы
Имя
Тип
Размер
Описание
datasetcsv
3780432
Текстовый файл с разделителями
datasetxlsx
6720733
Документ MS Excel
IRIcsv
10772
Текстовый файл с разделителями
IRIxlsx
24255
Документ MS Excel
workipynb
1435126
Оформление программы
К программе прилагается:- 1) отчет - 37 стр.
Перед покупкой готовой работы не забудьте проверить её оригинальность. Запросить у администратора проверку текущей оригинальности работы по версии системы Антиплагиат.РУ
ВНИМАНИЕ ! Если данный отчет Вам не подходит, то Вы можете заказать написание нового отчета (согласно Вашему оглавлению) автору данной программы. Чтобы узнать цену, нажмите на эту ссылку.
Отчет (1)
Отчет к программе. СодержаниеСодержание Введение. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .2 1 . Постановка задачи . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .3 2 . Описание предметной области . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .4 2 .1 . Подготовка к работе . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .5 2 .2 . Перенос данных из таблицы excel в таблицу csv для более удобной работы с данными . . . . . . . . . . . . . . . .