Dự Báo Luồng Giao Thông Sử Dụng Mô Hình Transformer

Từ những năm 1970, các mô hình thống kê như AR, ARIMA, và chuỗi Markov đã được sử dụng để dự báo luồng giao thông. Với sự phát triển của công nghệ, các phương pháp Học máy (ML) và Học sâu (DL) như mạng nơ-ron nhân tạo (NN), RNN, và LSTM đã được áp dụng, mang lại hiệu quả cao hơn. Tuy nhiên, các mô hình này vẫn gặp khó khăn khi xử lý chuỗi thời gian rất dài hoặc dữ liệu phức tạp. Các mô hình Transformer cho bài toán dự báo chuỗi thời gian giao thông đã cho thấy khả năng nắm bắt tính liên tục và tuần hoàn của chuỗi thời gian giao thông. Mặc dù đã đạt được những kết quả khả quan, việc dự báo chính xác và đáng tin cậy trong các hệ thống giao thông phức tạp vẫn là một thách thức lớn.

Nghiên cứu tập trung vào việc đánh giá mô hình iTransformer trong dự báo luồng giao thông, sử dụng dữ liệu từ các cảm biến đường cao tốc tại khu vực Vịnh San Francisco. Mô hình được so sánh với các mô hình dự báo khác, nhằm phân tích và đánh giá tính ưu việt của Transformer trong việc hỗ trợ ra quyết định trong quản lý giao thông. Nghiên cứu và phát triển mô hình dự báo luồng giao thông sử dụng chuỗi thời gian dựa trên các mô hình Transformer. Cụ thể, đề tài tập trung vào xây dựng và tối ưu hóa mô hình Transformer phù hợp để dự báo luồng giao thông trên các chuỗi thời gian dài hạn.

Dữ liệu giao thông chịu ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố ngẫu nhiên như thời tiết, tai nạn, và hành vi của người tham gia giao thông. Các yếu tố này tạo ra sự biến động lớn trong luồng giao thông, làm cho việc dự báo trở nên khó khăn. Các mô hình truyền thống như ARIMA dựa trên giả định tuyến tính, do đó không thể nắm bắt được các mối quan hệ phi tuyến tính trong dữ liệu giao thông. Các mô hình Học sâu có thể học các mối quan hệ phi tuyến tính, nhưng cần một lượng lớn dữ liệu để huấn luyện.

Các mô hình thống kê như ARIMA dựa trên giả định tuyến tính và tính dừng của chuỗi thời gian. Tuy nhiên, dữ liệu giao thông thường không đáp ứng các giả định này. Các mô hình LSTM dự báo giao thông có thể ghi nhớ thông tin dài hạn, nhưng vẫn gặp khó khăn với việc xử lý dữ liệu không đều và các mối quan hệ không gian-thời gian phức tạp. Việc lựa chọn các tham số phù hợp cho các mô hình này cũng là một thách thức.

Cơ chế attention cho phép Transformer tập trung vào các phần quan trọng nhất của dữ liệu đầu vào. Thay vì xử lý dữ liệu tuần tự như RNN, Transformer xử lý dữ liệu song song, cho phép tăng tốc quá trình huấn luyện. Self-attention trong dự báo luồng giao thông là một biến thể của attention, cho phép mô hình tập trung vào các phần khác nhau của chuỗi thời gian. Multi-head attention dự báo giao thông sử dụng nhiều lớp attention song song để nắm bắt các mối quan hệ khác nhau trong dữ liệu.

Transformer sử dụng kiến trúc encoder-decoder để xử lý dữ liệu đầu vào và tạo ra dự đoán. Encoder xử lý dữ liệu đầu vào và tạo ra một biểu diễn trung gian. Decoder sử dụng biểu diễn trung gian để tạo ra dự đoán. Encoder-decoder Transformer dự báo giao thông có thể xử lý các chuỗi thời gian có độ dài khác nhau và tạo ra các dự đoán đa bước. Các biến thể của kiến trúc này đã được phát triển để cải thiện hiệu suất và giảm độ phức tạp tính toán.

Transformer sử dụng cơ chế attention để tập trung vào các phần quan trọng của chuỗi thời gian, cho phép mô hình ghi nhớ thông tin từ các khoảng thời gian xa hơn so với các mô hình RNN. Transformer cũng có thể nắm bắt các phụ thuộc phức tạp giữa các biến khác nhau trong chuỗi thời gian, chẳng hạn như mối quan hệ giữa tốc độ, lưu lượng và mật độ giao thông.

Transformer có thể song song hóa quá trình tính toán, cho phép huấn luyện mô hình trên các tập dữ liệu lớn một cách hiệu quả. Transformer cũng có thể dễ dàng tích hợp thông tin bổ sung, chẳng hạn như dữ liệu thời tiết, sự kiện, hoặc thông tin về cơ sở hạ tầng giao thông. Điều này cho phép mô hình đưa ra các dự đoán chính xác hơn và toàn diện hơn.

Dự báo luồng giao thông chính xác có thể được sử dụng để điều khiển đèn tín hiệu một cách động, tối ưu hóa thời gian chờ đợi và giảm thiểu tắc nghẽn tại các giao lộ. Các nhà quản lý giao thông cũng có thể sử dụng dự báo luồng giao thông để phân luồng giao thông một cách hiệu quả, chuyển hướng lưu lượng từ các khu vực tắc nghẽn sang các tuyến đường khác.

Dự báo luồng giao thông có thể được cung cấp cho người tham gia giao thông thông qua các ứng dụng di động, bảng điện tử trên đường và các kênh thông tin khác. Thông tin này giúp người lái xe lựa chọn lộ trình tối ưu, tránh các khu vực tắc nghẽn và ước tính thời gian di chuyển chính xác hơn. Điều này giúp giảm thiểu sự căng thẳng và lãng phí thời gian cho người tham gia giao thông.

Các tiêu chí đánh giá phổ biến bao gồm MSE (Mean Square Error), MAE (Mean Absolute Error) và RMSE (Root Mean Square Error). So sánh Transformer với các mô hình dự báo giao thông khác, chẳng hạn như ARIMA, LSTM và GRU, là cần thiết để xác định tính ưu việt của mô hình. Các yếu tố như độ chính xác, thời gian huấn luyện và độ phức tạp tính toán cần được xem xét một cách toàn diện.

Các hướng nghiên cứu tương lai có thể tập trung vào việc giảm độ phức tạp tính toán của Transformer, cải thiện khả năng xử lý dữ liệu thiếu hoặc nhiễu và phát triển các phương pháp transfer learning hiệu quả. Việc kết hợp Transformer với các mô hình khác, chẳng hạn như các mô hình dựa trên đồ thị, cũng là một hướng đi đầy triển vọng. Fine-tuning Transformer cho dự báo giao thông cũng có thể cải thiện hiệu suất mô hình.