Пробки из будущего

Для эксперимента мы взяли общедоступную библиотеку искусственных нейронных сетей FANN. Мы обучили сеть при помощи двухлетнего архива Яндекс.Пробок и получили первые результаты. После сравнения прогноза с реальностью стало понятно, что гипотеза подтвердилась. И тут разговор зашёл о погоде, но не потому что все темы исчерпались.

Ни для кого не секрет, что на дорожную ситуацию в городе влияют осадки. Если идёт дождь или снег, водители ждут беды. Мы взяли архив погоды и переобучили сети с учетом данных об осадках, изменении температуры и давления за два года. Кстати, в процессе изучения предсказания балла мы заметили один удивительный на первый взгляд факт. Информация о том, выпадут осадки или нет, гораздо меньше влияет на точность прогноза, чем количество миллиметров ртутного столба и градусов по Цельсию. Что, собственно, логично, ведь осадки зависят от этих двух показателей, а сами показатели гораздо точнее, чем «местами возможен дождь».

После добавления данных о погоде точность прогноза улучшилась, и мы задумались о самом продукте. Изначально мы собирались прогнозировать только вечерние пробки утром. Но потом подумали, что это слишком узко. И решили предсказывать весь день — с самого утра и на пять часов вперёд.

Чтобы снизить вероятность ошибки, мы рассчитываем прогноз сразу в трёх независимых нейронных сетях, которые обучались отдельно друг от друга. На главной странице отображается округлённое среднеарифметическое их результатов.