| Studiju veids |
bakalaura akadēmiskās studijas |
| Studiju programmas nosaukums |
Informācijas tehnoloģija |
| Nosaukums |
Pasažieru transportlīdzekļu piepildījuma analīze, prognozēšana un attēlošana tīmeklī |
| Nosaukums angļu valodā |
Passenger Vehicle Occupancy Analysis, Forecasting and Representation on the Web. |
| Struktūrvienība |
33000 Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte |
| Darba vadītājs |
Antons Patļins |
| Recenzents |
Inese Upīte |
| Anotācija |
Cilvēki bieži izmanto sabiedrisko transportu. Ceļā no punkta A līdz punktam B
nereti kursē vairāki sabiedriskie transporti, taču cilvēki neapzināti izvēlas noslogotāko
transportu. Paralēli uz punktu B var doties cits mazāk pārpildīts transportlīdzeklis, kur
pasažieri justos ērtāk, ievērotu distanci, un ar vairāk brīvām sēdvietām savai ērtībai.
Izmantojot Rīgas satiksmes vēsturiskos uzziņas datus, prognozējot pasažieru skaitu
Rīgas sabiedriskajā transportā, ir izveidota tīmekļu, kurā lietotājs var atrast visu
nepieciešamo informāciju. Pēc ilgām pārdomām, priekš lapas izstrādes tika izmantots
Ruby On Rails ietvars. Analizējot visus Rīgas Satiksmes pieejamos datus, tika izstrādāts
algoritms, kurš aprēķina pasažieru skaitu, kas iekāpj sabiedriskajā transportā konkrētā
pieturā. Ar šo projektu 2019. gadā autors, kopā ar nelielu entuziastu komandu,
piedalījās biznesa IT konkursa Valmierā, kur ar šo ideju iepazīstināja biznesa analītiķus,
jo šis ir unikāls risinājums un alternatīvu Latvijā diemžēl nav.
Balstoties uz darba rezultātu, bakalaura darba autors varēs secināt - vai pēc
reģistrēto biļešu skaita un pieejamajiem vēsturiskajiem datiem ir iespējams prognozēt
cilvēku skaitu sabiedriskajos transportos Rīgā.
Diplomdarba darba apjoms – 69 lpp., 54 attēli, 3 formulas, 13. pielikumi un 43
nosaukumu informācijas avoti. |
| Atslēgas vārdi |
prognozēšana; analīze; sabiedriskais transports. |
| Atslēgas vārdi angļu valodā |
forecasting; analysis; public transport |
| Valoda |
lv |
| Gads |
2023 |
| Darba augšupielādes datums un laiks |
30.05.2023 19:42:25 |
