Skip to content

Гост рв 15.301-2003 pdf

Скачать гост рв 15.301-2003 pdf djvu

The paper investigates taxi fares and predicts the most profitable areas of New York for taxi trips. In this article, an analysis was made of a random selection of trains in a taxi across New York performed in To solve the problems, classification algorithms pdf on regression trees and random forest were used.

ГОСТ Р 2. Правила поставки документации. Военная техника. Постановка на производство изделий. Основные положения. ГОСТ В Авторский надзор в процессе эксплуатации изделий. Технический надзор предприятиями промышленности в процессе эксплуатации изделий. Москва: Изд-во стандартов, Стадии жизненного цикла изделий и материалов. ГОСТ Техническое задание. Требования к содержанию и оформлении. Степашкина Е. Реинжиниринг бизнес-процессов авиаприборостроительного предприятия при внедрении PDM-системы.

Якубенко 15.301-2003. Формат Gerber. Полиненко С. ГОСТ Р Продукция производственно-технического назначения. Порядок разработки и постановки продукции на производство.

Доросинский Л. Информационные технологии поддержки жизненного цикла изделия. В работе анализируется набор данных о поездках на такси с целью предсказания стоимости поездки и выделения самых прибыльных для перевозчика районов. Исследуется выборка из поездок на такси по Нью-Йорку, совер. Для решения задачи были использованы алгоритмы деревьев регрессии и случайного леса.

Ключевые слова: Машинное обучение, интеллектуальный анализ данных, предиктивная модель, язык программирования R, задача классификации, алгоритм деревьев регрессии, алгоритм случайного леса. Задачи прогнозирования решаются во множестве сфер человеческой деятельности, таких как наука, образование, политика, экономика и др.

В интеллектуальном анализе данных это одна из наиболее сложных задач, требующая тщательной подготовки обучающей выборки и выбора наиболее подходящих алгоритмов []. В данной работе решается задача предсказания стоимости поездок на такси. Для решения задачи был исследован набор данных о поездках на такси в Нью-Йорке за год, опубликованный Крисом Уонгом [4].

Предсказание стоимости поездок производится средствами языка программирования R [5], используются алгоритмы деревьев регрессии и случайного леса. Медальон на крыше желтого такси дает эксклюзивное право таксисту на подбор пассажиров с улицы. После анализа первичных данных и их очистки оказалось, что самое большое количество данных о поездках по Манхэттену. Поэтому далее рассматриваются pdf, начатые схема к140уд3 этом районе.

На рис. На карте видно, что наибольшее число поездок начинается в центре, где сосредоточен бизнес и туристические достопримечательности. Сначала для предсказания стоимости поездок использовались деревья регрессии, в качестве входных данных использовались координаты начала поездки. Но построенное алгоритмом дерево включало только одно разбиение. На основании данного дерева можно сделать вывод только о том, что поездки, начинающиеся на широте 40, 15.301-2003. После добавления трех переменных, содержащих час, день и месяц, и обучения новой модели, оказалось, что дерево регрессии не изменилось.

Вероятно, это связано с тем, что широта является наиболее многообещающей первой переменной для разделения данных, а после этого разделения другие переменные недостаточно информативны для включения в модель. Поэтому гост р мэк 1078 принято решение в дальнейшем использовать гост случайного леса random forest.

Алгоритм случайного леса случайным образом 15.301-2003 из всего набора данных подмножества элементов и атрибутов широта, долгота, час, день, месяц и строит по ним дерево принятия решений. Создается множество таких деревьев и используется усредненный результат их предсказаний. На графике на рис. На рисунке 3а на карте представлены значения прогноза стоимости поездки, а рисунок 3б показывает фактическую стоимость, полученную из исходных данных.

Можно сказать, что модель правильно отобразила некоторые закономерности, имеющиеся в данных. В частности, что максимальная стоимость поездки будет на юге Манхэттена. Подводя итог, можно отметить, что подобная модель может быть интересна не только таксистам, которые заинтересованы в информации о том, в каком районе более выгодные заказы, но и для пассажиров, а также для планирования городского транспорта.

Задача была решена для Нью-Йорка из-за наличия открытых данных о поездках в этом госте. Потенциально задачу можно решить для любого города. Анализ данных и процессов: учеб. Барсегян, М. Куприянов, И. Pdf, М.

Тесс, С. Грас Дж. Data Science. Наука о данных с нуля: Пер. Грас — СПб. Чубукова И. Data Mining. CC BY. Надпись на папки образец слова. Методика расчета необходимого количества автомобилей-такси и оптимального количества таксомоторных стоянок в городах курортных зон.

О государственном контроле за автомобильными поездками, при которых пассажиры компенсируют часть расходов карпулинг, райдшеринг. Труд водителей такси на основе интернет-платформ: отдельные вопросы правового регулирования.

Влияние подготовленности перевозчика на качество услуг пассажирского автомобильного транспорта. Попробуйте сервис подбора литературы. Пользовательское соглашение Политика конфиденциальности.

На главную База 1 База 2 База 3. Поиск по гостам Pdf по номеру документа Поиск по названию документа Поиск по тексту документа. Показать все найденные Показать действующие Показать 15.301-2003 действующие Показать не действующие Показать проекты Показать документы с неизвестным статусом. Упорядочить по номеру документа Упорядочить по дате введения. Сертификация продукции Сертификат соответствия Пожарный сертификат Протокол испытаний Строительство Составление смет Проектные работы Строительные работы Строительная экспертиза Обследование зданий Оценка pdf Контроль качества строительства Промышленная безопасность Тепловизионный контроль Ультразвуковой контроль Георадарное сканирование Скачать базы Государственные стандарты Строительная документация Техническая документация Автомобильные дороги Классификатор ISO Мостостроение Национальные стандарты Строительство Технический надзор Ценообразование Экология Электроэнергия.

ГОСТ Р Продукция производственно-технического назначения. Порядок разработки и постановки продукции на производство Обозначение:. GOST R Система разработки и постановки продукции на производство. Порядок разработки и постановки продукции на производство. System of product development and launching into manufacture. Products of industrial and technical designation. Procedure of product development and launching into manufacture.

Стандарт устанавливает порядок разработки и постановки на производство продукции производственно-технического назначения, в том числе правила разработки технического задания, конструкторской и технологической документации, приемки гостов разработки, подготовки и освоения производства, проведения испытаний опытных образцов продукции и продукции, изготовленной при освоении производства, а также 15.301-2003 подтверждения их соответствия обязательным требованиям.

Стандарт не распространяется на воздушные суда и морские суда гражданского назначения. Документация Словари Строительство Стандарты Другие государственные стандарты, применяемые в строительстве Общие положения.

ГОСТ 2. Испытания и контроль качества продукции. Патентные исследования. Термометры сопротивления платиновые эталонные 1-го и 2-го разрядов.

djvu, fb2, doc, EPUB