Dự Báo Luồng Giao Thông Với Mô Hình Chuỗi Thời Gian Đa Biến Sử Dụng BigDL

• Tác giả: Trinh Ngoc Phap
• Người hướng dẫn: TS. Nguyen Thanh Binh
• Trường học: Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Khoa học dữ liệu
• Đề tài: Dự Báo Luồng Giao Thông Sử Dụng Mô Hình Chuỗi Thời Gian Đa Biến Với BigDL
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

• LỜI CẢM ƠN
• 1. MỤC TIÊU VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU
• 1.1. Mục tiêu
• 1.2. Phạm vi nghiên cứu
• 2. TỔNG QUAN
• 2.1. Giới thiệu bài toán dự báo luồng giao thông
• 2.2. Tình hình nghiên cứu trên thế giới
• 2.3. Tình hình nghiên cứu trong nước
• 2.4. Khái niệm Big Data
• 2.5. Các đặc điểm của Big Data
• 2.6. Giới thiệu Apache Spark
• 2.6.1. Các thành phần của Apache Spark
• 2.6.2. Ưu điểm của Apache Spark
• 2.7. Phân tích dữ liệu chuỗi thời gian
• 2.7.1. Các kiểu mô hình chuỗi thời gian
• 2.7.1.1. Dự báo chuỗi thời gian sử dụng kiểu thống kê truyền thống (Traditional Statistical - TS Style)
• 2.7.1.2. Dự báo chuỗi thời gian sử dụng kiểu hồi quy thông thường (Regular Regression - RR Style)
• 2.7.1.3. Mô hình Prophet
• 2.7.1.3.1. The Trend Model
• 2.7.1.3.2. Holidays and Events Model
• 2.7.1.4. Mô hình ARIMA
• 2.7.1.5. Mô hình Long-Short Term Memory (LSTM)
• 2.7.1.5.1. Giới thiệu tổng quan
• 2.7.1.6. Mô hình Temporal Convolutional Network (TCN)
• 2.7.1.7. Mô hình NBeats
• 2.7.2. Time Series Input
• 2.7.3. Doubly Residual Stacking Of Blocks
• 2.7.4. Kết hợp các Stack
• 2.7.5. Mô hình Seq2Seq
• 2.8. Distributed Deep Learning
• 2.8.1. Data Parallelism và Model Parallelism
• 3. PHƯƠNG PHÁP
• 3.1. Tổng quan kiến trúc hệ thống
• 3.2. Chuẩn bị dữ liệu
• 3.3. Thu thập dữ liệu
• 3.4. Tiền xử lý dữ liệu
• 3.5. Trích xuất đặc trưng mới
• 3.6. Xây dựng các mô hình trong BigDL
• 3.7. Huấn luyện song song và phân tán trong BigDL
• 3.8. Áp dụng các mô hình trong Chronos
• 3.9. Đánh giá và phân tích
• 3.10. Xây dựng ứng dụng dự đoán luồng giao thông
• 4. THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ
• 4.1. Môi trường thực nghiệm
• 4.2. Kết quả thực nghiệm và đánh giá
• 4.2.1. So sánh hiệu suất phân loại chung các mô hình
• 4.2.2. So sánh hiệu suất dự báo tại cảm biến khác nhau
• 4.2.3. So sánh hiệu suất dự báo tại các giờ khác nhau trong ngày
• 4.2.4. So sánh hiệu suất dự báo tại các ngày khác nhau trong tuần
• 4.2.5. So sánh hiệu suất dự báo khi được huấn luyện với độ dài dữ liệu khác nhau
• 4.3. Kết quả xây dựng ứng dụng
• KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• DANH MỤC HÌNH
• DANH MỤC BẢNG
• DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT
• TÓM TẮT KHÓA LUẬN

I. Tổng Quan Về Dự Báo Luồng Giao Thông Sử Dụng BigDL

Dự báo luồng giao thông là một lĩnh vực quan trọng trong quản lý giao thông, giúp cải thiện hiệu suất và an toàn cho các phương tiện di chuyển. Việc áp dụng mô hình chuỗi thời gian đa biến với BigDL mang lại nhiều lợi ích trong việc phân tích và dự đoán lưu lượng giao thông. BigDL, một thư viện học sâu phân tán, cho phép xử lý dữ liệu lớn một cách hiệu quả, từ đó nâng cao độ chính xác của các dự đoán.

1.1. Khái Niệm Dự Báo Luồng Giao Thông

Dự báo luồng giao thông là quá trình ước lượng lưu lượng phương tiện trong tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử. Các mô hình chuỗi thời gian đa biến giúp cải thiện độ chính xác của dự đoán bằng cách kết hợp nhiều yếu tố ảnh hưởng như thời tiết, giờ trong ngày và các sự kiện đặc biệt.

1.2. Vai Trò Của BigDL Trong Dự Báo Giao Thông

BigDL hỗ trợ xây dựng các mô hình học sâu trên nền tảng Apache Spark, cho phép xử lý dữ liệu lớn và huấn luyện mô hình một cách nhanh chóng. Điều này giúp cải thiện hiệu suất dự đoán và giảm thiểu thời gian xử lý dữ liệu.

II. Thách Thức Trong Dự Báo Luồng Giao Thông

Dự báo luồng giao thông đối mặt với nhiều thách thức, bao gồm sự biến động của lưu lượng giao thông và chất lượng dữ liệu. Các yếu tố như thời tiết, sự kiện đặc biệt và hành vi của người tham gia giao thông đều có thể ảnh hưởng đến độ chính xác của dự đoán.

2.1. Biến Động Lưu Lượng Giao Thông

Lưu lượng giao thông thường xuyên thay đổi do nhiều yếu tố như giờ cao điểm, thời tiết xấu hoặc các sự kiện lớn. Việc dự đoán chính xác trong những điều kiện này là một thách thức lớn.

2.2. Chất Lượng Dữ Liệu Trong Dự Báo

Dữ liệu thu thập từ các cảm biến có thể bị thiếu hoặc không chính xác, ảnh hưởng đến kết quả dự đoán. Việc xử lý và làm sạch dữ liệu là rất cần thiết để đảm bảo độ tin cậy của mô hình.

III. Phương Pháp Dự Báo Luồng Giao Thông Với BigDL

Sử dụng BigDL, các mô hình chuỗi thời gian đa biến có thể được xây dựng và huấn luyện để dự đoán luồng giao thông. Các phương pháp như LSTM và ARIMA được áp dụng để cải thiện độ chính xác của dự đoán.

3.1. Mô Hình LSTM Trong Dự Báo Giao Thông

Mô hình LSTM (Long Short-Term Memory) là một trong những mô hình học sâu hiệu quả nhất cho bài toán dự báo chuỗi thời gian. Nó có khả năng ghi nhớ thông tin trong thời gian dài, giúp cải thiện độ chính xác của dự đoán luồng giao thông.

3.2. Mô Hình ARIMA Và Ứng Dụng Của Nó

Mô hình ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) là một phương pháp thống kê truyền thống được sử dụng để dự đoán chuỗi thời gian. Mặc dù không mạnh mẽ như các mô hình học sâu, ARIMA vẫn có thể cung cấp những dự đoán hữu ích trong một số trường hợp.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Dự Báo Luồng Giao Thông

Dự báo luồng giao thông có nhiều ứng dụng thực tiễn, từ việc tối ưu hóa hệ thống giao thông đến việc giảm thiểu ùn tắc. Các kết quả nghiên cứu cho thấy việc áp dụng mô hình chuỗi thời gian đa biến có thể cải thiện đáng kể hiệu suất dự đoán.

4.1. Tối Ưu Hóa Hệ Thống Giao Thông

Việc dự đoán chính xác lưu lượng giao thông giúp các nhà quản lý giao thông điều chỉnh tín hiệu đèn và phân luồng giao thông hiệu quả hơn, từ đó giảm thiểu ùn tắc.

4.2. Giảm Thiểu Tác Động Môi Trường

Dự báo luồng giao thông không chỉ giúp cải thiện hiệu suất giao thông mà còn giảm thiểu ô nhiễm môi trường do giảm thiểu thời gian xe cộ phải dừng lại trong tình trạng ùn tắc.

V. Kết Luận Và Hướng Phát Triển Tương Lai

Dự báo luồng giao thông sử dụng mô hình chuỗi thời gian đa biến với BigDL là một lĩnh vực đầy tiềm năng. Các nghiên cứu trong tương lai có thể tập trung vào việc cải thiện chất lượng dữ liệu và phát triển các mô hình học sâu mới để nâng cao độ chính xác của dự đoán.

5.1. Cải Thiện Chất Lượng Dữ Liệu

Để nâng cao hiệu suất dự đoán, việc cải thiện chất lượng dữ liệu thu thập từ các cảm biến là rất quan trọng. Các phương pháp làm sạch và xử lý dữ liệu cần được áp dụng hiệu quả.

5.2. Phát Triển Các Mô Hình Mới

Nghiên cứu và phát triển các mô hình học sâu mới có thể giúp cải thiện độ chính xác của dự đoán luồng giao thông, từ đó hỗ trợ tốt hơn cho việc quản lý giao thông trong tương lai.