美国与韩国开发交通状况实时预测系统

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近日,据外媒报道,韩国蔚山国家科学技术研究院(UNIST)的一一二个 研究团队展示了有并不是全新的人工智能交通预测分析系统,该系统不能 对5-15分钟的交通情况汇报进行预测,目前预测结果平均没办法4公里/小时左右的误差。



据悉,全新的人工智能分析系统不能通过从车辆监测器所获得的数据,对交通拥堵情况汇报进行监控及预测。UNIST教授Sungahn Ko领导了这项突破性技术的研发,并与美国普渡大学、亚利桑那州立大学的研究团队一并完成了研发工作。在开发过程中,这三所高校的团队提取了任务需求,并结合了用于堵塞预测的长短期记忆(LSTM)模型,从而设计了有并不是用于探测拥堵意味着和拥堵延伸方向的加权妙招。

你这一新系统主要由一一二个 模块所组成:一一二个 模块负责对交通情况汇报进行分析和预测;另一一二个 模块负责对分析和预测结果进行可视化防止。与日后依靠概率和统计妙招对历史交通记录进行分析并完成预测的妙招不同,新的系统再加了不能 对实时交通情况汇报进行分析预测的强度学习算法,从而提供了更高的预测准确性。



Sungahn Ko教授称,“你这一技术运用了几瓶的交通数据,它不能 与交通广播服务或导航进行结合,从而在糟糕的交通环境中规划出最优的行驶路线。未来,还将再加对天气和事故等有些因素进行预测,以开发出更加准确的预测模型。”

目前这项新技术将会被蔚山市的交通广播网络(TBN)使用,用以向当地居民提供交通情况汇报预测信息。据悉,该技术在不久后也将被推广到有些韩国城市,截至到今年年底日后,应用城市将包括光州、釜山、大田和仁川等。(文/汽车之家 鲍彬斌)