التنبؤ بحركة المرور ضمن المدن الذكية باستخدام خوارزميات التجميع والتعلم العميق

الملخص

تعد المدن الذكية من أهم تطبيقات انترنت الأشياء، حيث تتميز بتنوعها فهي عبارة عن تكامل مجموعة من التطبيقات المختلفة كنظم التنقل الذكية، نظم كشف التلوث وغيرها. تساهم نظم التنقل الذكية وبمساعدة تقنيات الذكاء الصنعي في تنظيم حركة المرور واكتشاف الازدحام مما يوفر المعلومات اللازمة لسائقي المركبات والمشاة في معرفة حالة الطرق، الحوادث الموجودة واختيار المسارات الأفضل للتنقل. قمنا في هذا البحث باستخدام مجموعة البيانات المقدمة من مشروع citypulse وذلك بهدف تطوير نموذج هجين يستخدم خوارزميات التجميع لتحديد الطرق المتشابهة بحركة المرور ومن ثم استخدام البيانات الناتجة في عملية التنبؤ، وبيّنت الدراسة تفوق خوارزمية المحولات على غيرها من خوارزميات التعلم العميق الأخرى، فيما تساهم خوارزميات التجميع في تحسين الدقة، تقليل الزمن وتخفيف الكلفة الحسابية اللازمة لبناء النماذج اللازمة للتنبؤ بحركة المرور المستقبلية من خلال اكتشاف نماذج الحركة بين الطرق المختلفة. وأظهرت خوارزمية DBSCAN أداءً أفضل من باقي الخوارزميات الأخرى في عملية تحسين التنبؤ لاعتمادها على تجميع البيانات بالاعتماد على الكثافة وقدرتها على فلترة النقاط الشاذة مما يحسن عمل أداء خوارزميات التعلم العميق.