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美國與韓國開發(fā)交通狀況實(shí)時預(yù)測系統(tǒng)

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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(xué)技術(shù)研究院(UNIST)的一個研究團(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(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(fù)責(zé)對交通情況進(jìn)行分析和預(yù)測,;另一個模塊負(fù)責(zé)對分析和預(yù)測結(jié)果進(jìn)行可視化處理。與以前依靠概率和統(tǒng)計方法對歷史交通記錄進(jìn)行分析并完成預(yù)測的方式不同,,新的系統(tǒng)添加了可以對實(shí)時交通情況進(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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