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美國與韓國開發(fā)交通狀況實時預(yù)測系統(tǒng)
鮑彬斌
原創(chuàng) · 0瀏覽·2019-08-07 10:26
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[汽車之家 行業(yè)] 近日,據(jù)外媒報道,韓國蔚山國家科學技術(shù)研究院(UNIST)的一個研究團隊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5-15分鐘的交通狀況進行預(yù)測,目前預(yù)測結(jié)果平均只有4公里/小時左右的誤差。

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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),對交通擁堵情況進行監(jiān)控及預(yù)測。UNIST教授Sungahn Ko領(lǐng)導(dǎo)了這項突破性技術(shù)的研發(fā),并與美國普渡大學、亞利桑那州立大學的研究團隊共同完成了研發(fā)工作。在開發(fā)過程中,這三所高校的團隊提取了任務(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。

這個新系統(tǒng)主要由兩個模塊所組成:一個模塊負責對交通情況進行分析和預(yù)測;另一個模塊負責對分析和預(yù)測結(jié)果進行可視化處理。與以前依靠概率和統(tǒng)計方法對歷史交通記錄進行分析并完成預(yù)測的方式不同,新的系統(tǒng)添加了可以對實時交通情況進行分析預(yù)測的深度學習算法,從而提供了更高的預(yù)測準確性。

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Sungahn Ko教授稱,“這個技術(shù)運用了大量的交通數(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,還將添加對天氣和事故等其他因素進行預(yù)測,以開發(fā)出更加準確的預(yù)測模型。”

目前這項新技術(shù)已經(jīng)被蔚山市的交通廣播網(wǎng)絡(luò)(TBN)使用,用以向當?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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