Beslutningsstøtte

Abstract

Beslutningsstøtte er en webapplikasjon utviklet for væranalyse. Ved hjelp av maskinlæring skal applikasjonen hjelpe en vaktleder med å analysere været og gi anbefalinger for veivedlikehold som brøyting eller salting. Den er lagd som en side-applikasjon for CarAdmin som eies av Electric Time Car(ETC).

Webapplikasjonen bruker et dashbord og et kart for å gi en oversikt over områdene. I et område ligger værdata, anbefalinger og veier som vaktleder kan støtte seg på. Dette vil bidra til at vaktleder kan gjøre en beslutning på når og hvor en utkalling skal gjøres.

I oppgaven har vi benyttet oss av to forskjellige maskinlærings-metoder. Den første deler opp og definerer områder etter soner med like værprognoser. Den andre gir anbefalinger til vedlikehold ut fra værdata og tidligere beslutninger.

Decision support is a web application developed for weather analysis. Using machine learning, the application will help a shift leader to analyze the weather and give recommendations for road maintenance such as plowing or salting. It is designed as a side application for CarAdmin owned by Electric Time Car (ETC).

The web application uses a dashboard and a map to provide an overview of the areas. In an area are weather data, recommendations and roads that the shift leader can rely on. This will help the shift leader to make a decision on when and where a mission should be made.

In the thesis we have used two different machine learning methods. The first divides and defines areas by zones with similar weather forecasts. The other provides recommendations for road maintenance based on weather data and previous decisions.