В рамките на проекта “INNOAIR” екип на Стопански факултет публикува научна статия разглеждащата подход за прогнозиране на времето за пътуване при използване на градски транспорт при поискване. Авторите Ангел Марчев, Боян Ломев и Калоян Харалампиев представят четири прогнозни модела, като всеки от тях е тестван с данни от конкретен сценарии. Процедурата по имплементиране на модела за прогнозиране преминава през три основни фази: идентификация на модел, оценка/оптимизиране на параметрите и прогнозиране на със съответните им подфази.

В рамките на своя труд, изследователите са избрали да използват следните модели за прогнозиране на целевите данни: Сезонни авторегресионни модели на подвижна средна с екзогенен вход с термини на Фурие; Векторна авторегресия и векторни модели за корекция на грешки; Бейсов модел на Фурие; Модели на невронни мрежи с обратно разпространение. Средноквадратична грешка, измерена в секунди, изчислена върху прогнозата за тестовия набор (последната седмица на наблюдения), се използва за сравнение на предложените модели.

Научният труд може да бъде намерен тук.