Анализ и прогнозирование работы железнодорожных узлов: сравнение аналитических и машинно-обучаемых подходов
Bibliographic entry
Скуратова, Д. А. Анализ и прогнозирование работы железнодорожных узлов: сравнение аналитических и машинно-обучаемых подходов / Д. А. Скуратова ; науч. рук. А. Ю. Харин // Ученый будущего : материалы научно-практической конференции молодых ученых, 04 декабря 2025 г. / Белорусский национальный технический университет ; редкол.: К. В. Якушенко, И. В. Устинович, Е. П. Корсак, Е. И. Михасик. – Минск : БНТУ, 2026. – С. 309-310.
Abstract
В данной работе рассматривается проблема оценки пропускной способности и эффективности функционирования сложных железнодорожных узлов. Для решения этой задачи проводится сравнительный анализ двух ключевых подходов: классического аналитического моделирования на основе теории массового обслуживания (ТМО) и современных методов машинного обучения (ML). Основной вывод исследования заключается в том, что выбор оптимального метода напрямую зависит от горизонта планирования: аналитические модели незаменимы для стратегического анализа инфраструктуры, тогда как методы машинного обучения показывают высокую эффективность в задачах операционного прогнозирования.