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美國與韓國開發(fā)交通狀況實(shí)時(shí)預(yù)測系統(tǒng)

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  [汽車之家 行業(yè)]  近日,據(jù)外媒報(bào)道,韓國蔚山國家科學(xué)技術(shù)研究院(UNIST)的一個(gè)研究團(tuán)隊(duì)展示了一種全新的人工智能交通預(yù)測分析系統(tǒng),該系統(tǒng)可以對(duì)5-15分鐘的交通狀況進(jìn)行預(yù)測,目前預(yù)測結(jié)果平均只有4公里/小時(shí)左右的誤差。

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  據(jù)悉,全新的人工智能分析系統(tǒng)能夠通過從車輛監(jiān)測器所獲得的數(shù)據(jù),對(duì)交通擁堵情況進(jìn)行監(jiān)控及預(yù)測。UNIST教授Sungahn Ko領(lǐng)導(dǎo)了這項(xiàng)突破性技術(shù)的研發(fā),并與美國普渡大學(xué)、亞利桑那州立大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)共同完成了研發(fā)工作。在開發(fā)過程中,這三所高校的團(tuán)隊(duì)提取了任務(wù)需求,并結(jié)合了用于堵塞預(yù)測的長短期記憶(LSTM)模型,從而設(shè)計(jì)了一種用于探測擁堵原因和擁堵延伸方向的加權(quán)方法。

  這個(gè)新系統(tǒng)主要由兩個(gè)模塊所組成:一個(gè)模塊負(fù)責(zé)對(duì)交通情況進(jìn)行分析和預(yù)測;另一個(gè)模塊負(fù)責(zé)對(duì)分析和預(yù)測結(jié)果進(jìn)行可視化處理。與以前依靠概率和統(tǒng)計(jì)方法對(duì)歷史交通記錄進(jìn)行分析并完成預(yù)測的方式不同,新的系統(tǒng)添加了可以對(duì)實(shí)時(shí)交通情況進(jìn)行分析預(yù)測的深度學(xué)習(xí)算法,從而提供了更高的預(yù)測準(zhǔn)確性。

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  Sungahn Ko教授稱,“這個(gè)技術(shù)運(yùn)用了大量的交通數(shù)據(jù),它可以與交通廣播服務(wù)或?qū)Ш竭M(jìn)行結(jié)合,從而在糟糕的交通環(huán)境中規(guī)劃出最優(yōu)的行駛路線。未來,還將添加對(duì)天氣和事故等其他因素進(jìn)行預(yù)測,以開發(fā)出更加準(zhǔn)確的預(yù)測模型!

  目前這項(xiàng)新技術(shù)已經(jīng)被蔚山市的交通廣播網(wǎng)絡(luò)(TBN)使用,用以向當(dāng)?shù)鼐用裉峁┙煌顩r預(yù)測信息。據(jù)悉,該技術(shù)在不久后也將被推廣到其他韓國城市,截至到今年年底之前,應(yīng)用城市將包括光州、釜山、大田和仁川等。(文/汽車之家 鮑彬斌)

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