Математическая модель для прогнозирования пробок. Семинар в Яндексе

Для качественного построения маршрутов в городских условиях нужно как можно более точно оценивать время движения по маршруту. При этом желательно учитывать не только текущую ситуацию, но и то, как она может измениться. Пару лет назад мы уже публиковали пост ^[1] о прогнозировании ситуации на дорогах. Текст позволяет составить общее представление об этой теме. Более подробно вопрос прогнозирования пробок рассмотрел в своем докладе Михаил Хохлов ^[2]. Он рассказал о различных математических подходах к прогнозированию дорожных затруднений на ближайшее время, в том числе и о методе линейной авторегрессии, который используется в Яндекс.Пробках. С тех пор многое изменилось, однако основные проблемы и методы их решения остались прежними и заслуживают внимания.

Автор:

Источник ^[3]