Nghiên cứu dự báo điều kiện giao thông theo thời gian thực sử dụng mạnh học sâu: Áp dụng cho ví dụ điền hình tại các nút giao trên quốc lộ 5

Abstract

Việc nghiên cứu dự báo tình trạng lưu lượng giao thông vô cùng cần thiết vì đây là giải pháp hữu ích để giảm tình trạng ùn tắc giao thông. Trên thế giới, các quốc gia phát triển đang tập trung nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo để cải thiện tình trạng giao thông bằng cách sử dụng dữ liệu lưu lượng giao thông trong quá khứ và hiện tại để dự đoán tình trạng lưu lượng giao thông trong tương lai. Cùng xu hướng đó, trong bài báo này, chúng tôi giới thiệu một cách tiếp cận hiện đại bằng việc sử dụng các mạng học sâu để dự báo tình trạng giao thông cho các nút giao thông trọng điểm theo thời gian thực. Để xác thực tính hiệu quả của phương pháp được đề xuất, các thí nghiệm được tiến hành tại các nút giao trên Quốc lộ 5. Kết quả thu được cho thấy độ chính xác cao của mô hình dự báo tình trạng giao thông theo thời gian thực. Nghiên cứu này không chỉ đóng vai trò quan trọng cho việc giải quyết các vấn đề về giao thông mà còn đưa ra một giải pháp tiên tiến cho quản lý giao thông ở Việt Nam.