تحليل حركة المرور ضمن المدن الذكية

الملخص

باتت خوارزميات تعلم الآلة جزءً مهماً ضمن بيئة انترنت الأشياء، حيث تسهم هذه الخوارزميات في تقديم كثير من الخدمات والتطبيقات، وذلك بالاستفادة من معالجة البيانات المتولدة عن هذه الشبكات وتحليلها، تعد المدن الذكية من أهم تطبيقات انترنت الأشياء، التي تحوي بدورها على مجموعة وافرة من التطبيقات الفرعية كتلك التي تخص نظم التنقل الذكية، نظم إدارة مواقف السيارات ودراسة الطقس والتلوث ضمن المدينة وغيرها. تستخدم خوارزميات الانحدار للتنبؤ بالقيم المستمرة حيث تستخدم هذه الخوارزميات في كثير من التطبيقات كالتنبؤ بأسعار الصرف، أسعار المنازل وغيرها. قمنا في هذا البحث بدراسة وتحليل أداء خوارزميات الانحدار المختلفة في مسألة التنبؤ بحركة المرور المستقبلية ضمن المدن الذكية الأمر الذي يساعد في تقديم العديد من الخدمات كإدارة مواقف السيارات وتنظيم الإشارات المرورية وتخفيف الازدحام وغيرها. قمنا في هذا البحث بدراسة وتحليل حركة المرور باستخدام مجموعة بيانات مقدمة من مشروع citypulse والتي تحتوي على عدد من الخواص كسرعة الحركة، وبيانات تلوث الجو، كما وتم دراسة تأثير عامل الزمن من خلال استخدام القراءات المسجلة سابقاً في عملية التحليل وبينت الدراسة أن النماذج المُعتمِدة على القراءات السابقة حققت دقة أعلى، فيما تفوقت خوارزميتي الانحدار التدريجي والغابات العشوائية على باقي الخوارزميات حيث حققت دقة جيدة من أجل مجموعة البيانات المدروسة.