لمحة عن بعض الطرق المدروسة للتنبؤ بالكثافة المرورية
نشر في جامعة دمشق
بتاريخ 2018
في مجال
والبحث باللغة
العربية
تحميل البحث
الملخص بالعربية
ازدادت الحاجة لأنظمة التنبؤ المرورية وأصبحت حاجة ضرورية وملحة في أنظمة إدارة المرور المتقدمة، ذلك لأن توقع كثافة المرور يقلل الازدحام المروري ويسهل حركة السير. ومع وجود تنبؤ دقيق بحالة المرور سيكون بمقدورنا تطوير نظام إدارة مرورية متطور ونظام استعلامات متطور للمسافرين.
التحدي الذي يواجه مشكلة نمذجة حالة المرور هو الخصائص المعقدة للعمليات المرورية العشوائية. معلومات التسلسل الزمني للكثافة المرورية، والسرعات، والتمركز المروري والتي يتم جمعها من مواقع مختلفة تمتلك خصائص مختلفة عن بعضها، وبذلك عملية التنبؤ بالكثافة المرورية المستقبلية ليست عملية بديهية، ويناقش هذا البحث عدة طرق قامت بتقديم حلول لهذه المشكلة.
المراجع المستخدمة
Huiyu Zhou. and Kotaro Hirasawa. 2014 - Traffic Density Prediction with Time-Related Data Mining using Genetic Network Programming. The British Computer Society. Vol. 57 No. 9, Feb.
Yongfu Li · Xiao Jiang · Hao Zhu., Xiaozheng He · Srinivas Peeta·, Taixiong Zheng · Yinguo Li. 2016 - Multiple measures-based chaotic time series for traffic flow prediction based on Bayesian theory. Nonlinear Dyn. DOI 10.1007/s11071-016-2677-5.
Stathopoulos, A., Karlaftis, M.G. 2003 - Amultivariate state-space approach for urban traffic flow modeling and prediction. Transp. Res. Part C 11(2), 121–135
Kim, H.S., Eykholtb, R., Salasc, J.D. 1999 - delay times and embedding windows. Nonlinear dynamics, Phys. D 127, 48–60.
Yisheng Lv, Yanjie Duan, Wenwen Kang, Zhengxi Li, and Fei-Yue Wang. 2014 - Traffic Flow Prediction with Big Data: A Deep Learning Approach. IEEE, 1524-9050.
Y. Bengio, P. Lamblin, D. Popovici, and H. Larochelle. 2007 - Greedy layerwise training of deep networks, Proc. Adv. NIPS, pp. 153–160.
G. E. Hinton, S. Osindero, and Y.-W. The. Jul. 2006- A fast learning algorithm for deep belief nets, Neural Comput., vol. 18, no. 7, pp. 1527–1554
Huaizhong Gu, Jian Lu, and Qingchao Liu. 2016 - Traffic Volume Prediction Based on Cost Factor Optimization of Support Vector Machine Regression. University of Western Ontario.