Παρακαλώ χρησιμοποιήστε αυτό το αναγνωριστικό για να παραπέμψετε ή να δημιουργήσετε σύνδεσμο προς αυτό το τεκμήριο: http://dspace.lib.uom.gr/handle/2159/29020
Πλήρης εγγραφή μεταδεδομένων
Πεδίο DCΤιμήΓλώσσα
dc.contributor.advisorΤαραμπάνης, Κωνσταντίνοςel
dc.contributor.authorΜουρατίδου, Μαρίαel
dc.date.accessioned2023-06-06T07:31:34Z-
dc.date.available2023-06-06T07:31:34Z-
dc.date.issued2023el
dc.identifier.urihttp://dspace.lib.uom.gr/handle/2159/29020-
dc.descriptionΔιπλωματική εργασία--Πανεπιστήμιο Μακεδονίας, Θεσσαλονίκη, 2023.el
dc.description.abstractΟ σκοπός της παρούσας διπλωματικής εργασίας, η οποία εκπονήθηκε στα πλαίσια της απόκτησης του μεταπτυχιακού διπλώματος στα Πληροφοριακά Συστήματα, είναι αρχικά η εξερεύνηση των δεδομένων της κυκλοφορίας των δρόμων στην Αττική με άντληση πληροφοριών από την πύλη ανοιχτών κυβερνητικών δεδομένων data.gov.gr, η απεικόνιση αυτών των δεδομένων με την χρήση της πλατφόρμας Tableau για την δημιουργία δυναμικών και μη γραφημάτων προκειμένου να κατανοήσουμε τα δεδομένα αυτά και το πώς μπορεί να συσχετίζονται μεταξύ τους. Στη συνέχεια αναλύεται το πώς μπορούμε να χρησιμοποιήσουμε το Climate data store API του Copernicus για να πάρουμε τα δεδομένα καιρού για τα συγκεκριμένα γεωγραφικά μήκη(longitude) και πλάτη(latitude) που μας ενδιαφέρουν, στην προκειμένη για τις συντεταγμένες της Αττικής όπου βρίσκονται οι αισθητήρες των δρόμων που θα μελετήσουμε, και να τα χρησιμοποιήσουμε για να εξετάσουμε τον τρόπο με τον οποίο η κυκλοφορία των δρόμων (αυξημένη κίνηση, μειωμένη ταχύτητα διέλευσης κλπ) επηρεάζεται από τις καιρικές συνθήκες με τελικό στόχο της διπλωματικής εργασίας να δημιουργήσουμε ένα μοντέλο πρόβλεψης της μελλοντικής κυκλοφορίας των δρόμων της Αττικής που επιλέξαμε με βάση τα ιστορικά δεδομένα και τα δεδομένα καιρού με την χρήση της προγραμματιστικής γλώσσας Python και αντίστοιχες βιβλιοθήκες. Η μεθοδολογία που χρησιμοποιήθηκε ακολουθεί την προσέγγιση που διδαχτήκαμε στο μάθημα «Συστήματα Υποστήριξης Αποφάσεων» κατά το 2ο εξάμηνο φοίτησης και τα βήματα της προσέγγισης είναι πρώτα ο προσδιορισμός του προβλήματος, έπειτα η συλλογή δεδομένων, η προετοιμασία, ο καθαρισμός και η εξερεύνησή τους με στόχο την κατανόησή αυτών, η οποία ακολουθείται από τη δημιουργία ενός μοντέλου πρόβλεψης, του XGBoost που είναι βασισμένο στην θεωρία των Δέντρων Αποφάσεων (Decision Trees). Μετά την πρόβλεψη γίνεται η αξιολόγηση του μοντέλου¬ και η επεξήγηση των αποτελεσμάτων. Τελειώνοντας την εργασία καταλήγουμε σε κάποια συμπεράσματα και προτάσεις με βάση τα αποτελέσματα και τις παρατηρήσεις που προέκυψαν από τα γραφήματα και το μοντέλο πρόβλεψης.el
dc.format.extent98el
dc.language.isoelen
dc.publisherΠανεπιστήμιο Μακεδονίαςel
dc.rightsCC0 1.0 Παγκόσμιαel
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/en
dc.subjectdata.gov.gren
dc.subjectCopernicusen
dc.subjectPythonen
dc.subjectXGBoosten
dc.subjectΜηχανική μάθησηel
dc.subjectΠαλινδρόμησηel
dc.subjectRegressionel
dc.subjectTableaufr
dc.titleΑνοικτά κυβερνητικά δεδομένα κυκλοφορίας δρόμων: διερεύνηση δεδομένων και δημιουργία μοντέλου πρόβλεψηςel
dc.title.alternativeOpen government traffic data: data exploration and predictive model developmenten
dc.typeElectronic Thesis or Dissertationen
dc.typeTexten
dc.contributor.departmentΔιατμηματικό Πρόγραμμα Μεταπτυχιακών Σπουδών στα Πληροφοριακά Συστήματαel
Εμφανίζεται στις Συλλογές:ΔΠΜΣ Πληροφοριακά Συστήματα (M)

Αρχεία σε αυτό το Τεκμήριο:
Αρχείο Περιγραφή ΜέγεθοςΜορφότυπος 
MouratidouMariaMsc2023.pdfΚείμενο4.42 MBAdobe PDFΠροβολή/Ανοιγμα


Αυτό το τεκμήριο προστατεύεται από Αδεια Creative Commons Creative Commons