Luận văn thạc sĩ: Dự đoán mật độ giao thông bằng mô hình phân lớp tại VNU UET

Luận văn thạc sĩ nghiên cứu vnu uet áp dụng mô hình phân lớp vào dự đoán mật độ giao thông luận văn ths máy tính 60 48 01, khảo sát thực trạng, phân tích nguyên nhân, đề xuất giải

• Tác giả: Nguyễn Đức Thắng
• Người hướng dẫn: PGS. Nguyễn Trí Thành
• Trường học: Đại học Quốc gia Hà Nội - Trường Đại học Công nghệ
• Chuyên ngành: Công Nghệ Thông Tin
• Đề tài: Dự Đoán Mật Độ Giao Thông Bằng Mô Hình Phân Lớp
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2016
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU CHUNG
• 1.1. Khái niệm Hệ thống giao thông thông minh
• 1.2. Bài toán dự đoán mật độ giao thông
• 1.3. Cơ sở phát triển và xây dựng bài toán Dự đoán mật độ giao thông
• 2. CHƯƠNG 2: HỆ THỐNG GIAO THÔNG THÔNG MINH
• 2.1. Mục tiêu của giải pháp Hệ thông giao thông thông minh (ITS)
• 2.2. Mô tả giải pháp Hệ thống giao thông thông minh
• 2.2.1. Hệ thống quản lý giao thông thông minh
• 2.2.2. Hệ thống thông tin hành khách thông minh
• 2.2.3. Hệ thống giao thông công cộng thông minh
• 2.3. Lợi ích của Hệ thống giao thông thông minh
• 2.4. Vai trò của Dự đoán mật độ giao thông trong Hệ thống giao thông thông minh
• 3. CHƯƠNG 3: XÂY DỰNG MÔ HÌNH DỰ ĐOÁN MẬT ĐỘ GIAO THÔNG
• 3.1. Bài toán phân lớp dữ liệu
• 3.2. Mô hình dự đoán mật độ giao thông
• 3.2.1. Mô hình đề xuất
• 3.2.2. Sử dụng mô hình
• 3.3. Các bước xây dựng mô hình Dự đoán mật độ giao thông
• 3.3.1. Bước 1: Tạo dữ liệu thực nghiệm
• 3.3.1.1. Lựa chọn đặc tính để sinh dữ liệu
• 3.3.1.2. Thực hiện sinh dữ liệu
• 3.3.2. Bước 2: Chia dữ liệu training và test
• 3.3.3. Bước 3: Huấn luyện
• 3.3.4. Bước 4: Thực hiện phân lớp
• 3.4. Kết quả thực nghiệm
• 3.4.1. Cài đặt môi trường thực nghiệm
• 3.4.2. Thực nghiệm test 70-30
• 3.4.3. Thực nghiệm Test Cross validation
• 3.4.4. Thực nghiệm với các mức độ tắc đường khác nhau
• KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN TƯƠNG LAI
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về dự đoán mật độ giao thông tại VNU UET

Dự đoán mật độ giao thông là một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng trong hệ thống giao thông thông minh. Tại VNU UET, việc áp dụng mô hình phân lớp vào dự đoán mật độ giao thông đã mở ra nhiều cơ hội mới. Nghiên cứu này không chỉ giúp cải thiện hiệu suất giao thông mà còn giảm thiểu ùn tắc. Các phương pháp hiện đại như thuật toán phân lớp được sử dụng để phân tích dữ liệu giao thông, từ đó đưa ra dự đoán chính xác hơn.

1.1. Khái niệm về dự đoán mật độ giao thông

Dự đoán mật độ giao thông liên quan đến việc sử dụng dữ liệu để ước lượng lưu lượng xe cộ tại các thời điểm và địa điểm cụ thể. Việc này giúp người tham gia giao thông có thể lựa chọn lộ trình hợp lý hơn.

1.2. Tầm quan trọng của mô hình phân lớp

Mô hình phân lớp giúp phân loại dữ liệu giao thông thành các nhóm khác nhau, từ đó dễ dàng nhận diện các tình huống ùn tắc. Việc áp dụng mô hình này tại VNU UET đã cho thấy hiệu quả rõ rệt trong việc dự đoán mật độ giao thông.

II. Vấn đề và thách thức trong dự đoán mật độ giao thông

Mặc dù có nhiều tiến bộ trong việc dự đoán mật độ giao thông, nhưng vẫn tồn tại nhiều thách thức. Một trong những vấn đề lớn nhất là dữ liệu lớn trong giao thông. Việc thu thập và xử lý dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau là rất phức tạp. Ngoài ra, sự biến động của lưu lượng giao thông cũng gây khó khăn cho việc dự đoán chính xác.

2.1. Khó khăn trong việc thu thập dữ liệu

Việc thu thập dữ liệu giao thông từ các nguồn khác nhau như camera, cảm biến và ứng dụng di động gặp nhiều khó khăn. Đặc biệt, dữ liệu không đồng nhất có thể ảnh hưởng đến độ chính xác của mô hình.

2.2. Biến động trong lưu lượng giao thông

Lưu lượng giao thông thường xuyên thay đổi do nhiều yếu tố như thời tiết, sự kiện đặc biệt hay giờ cao điểm. Điều này làm cho việc dự đoán trở nên khó khăn hơn.

III. Phương pháp dự đoán mật độ giao thông hiệu quả

Để dự đoán mật độ giao thông một cách hiệu quả, VNU UET đã áp dụng nhiều phương pháp khác nhau. Các thuật toán phân lớp như SVM, Decision Tree và Neural Network đã được sử dụng để phân tích dữ liệu. Mỗi phương pháp có những ưu điểm và nhược điểm riêng, nhưng đều hướng đến mục tiêu chung là cải thiện độ chính xác trong dự đoán.

3.1. Sử dụng mô hình SVM trong dự đoán

Mô hình SVM (Support Vector Machine) được áp dụng để phân loại dữ liệu giao thông. Mô hình này cho thấy khả năng phân loại tốt trong nhiều tình huống khác nhau.

3.2. Lợi ích của mô hình Decision Tree

Mô hình Decision Tree giúp dễ dàng hình dung và hiểu rõ các quyết định trong quá trình phân lớp. Điều này giúp cải thiện khả năng dự đoán mật độ giao thông.

3.3. Ứng dụng Neural Network trong phân tích dữ liệu

Mô hình Neural Network cho phép xử lý dữ liệu phức tạp và có khả năng học hỏi từ các mẫu dữ liệu lớn, từ đó nâng cao độ chính xác trong dự đoán mật độ giao thông.

IV. Kết quả nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn

Kết quả nghiên cứu tại VNU UET cho thấy việc áp dụng mô hình phân lớp đã mang lại những kết quả khả quan. Hệ thống dự đoán mật độ giao thông không chỉ giúp giảm thiểu ùn tắc mà còn tối ưu hóa việc phân bổ nguồn lực giao thông. Các ứng dụng thực tiễn từ nghiên cứu này đã được triển khai tại một số khu vực trọng điểm.

4.1. Kết quả thực nghiệm với mô hình SVM

Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình SVM đạt độ chính xác cao trong việc dự đoán mật độ giao thông, đặc biệt trong các khung giờ cao điểm.

4.2. Ứng dụng thực tiễn tại các khu vực trọng điểm

Hệ thống dự đoán mật độ giao thông đã được triển khai tại một số khu vực trọng điểm, giúp cải thiện tình hình giao thông và giảm thiểu ùn tắc.

V. Kết luận và hướng phát triển tương lai

Dự đoán mật độ giao thông bằng mô hình phân lớp tại VNU UET đã chứng minh được tính khả thi và hiệu quả. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều thách thức cần được giải quyết. Hướng phát triển tương lai sẽ tập trung vào việc cải thiện độ chính xác của mô hình và mở rộng ứng dụng trong thực tiễn.

5.1. Hướng phát triển công nghệ mới

Việc áp dụng công nghệ mới như trí tuệ nhân tạo và học máy sẽ giúp nâng cao khả năng dự đoán mật độ giao thông trong tương lai.

5.2. Tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn

Tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau sẽ giúp cải thiện độ chính xác và tính khả thi của hệ thống dự đoán mật độ giao thông.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh đô thị hóa nhanh chóng tại Việt Nam, đặc biệt là tại Hà Nội, nhu cầu đi lại và sử dụng phương tiện giao thông ngày càng gia tăng, dẫn đến tình trạng ùn tắc giao thông nghiêm trọng. Theo thống kê của Sở Giao thông Hà Nội, trong 3 tháng đầu năm 2016, có khoảng 34 điểm ùn tắc giao thông thường xuyên, trong đó 7 điểm nằm tại khu nhà ở cao tầng, 11 điểm tại các công trình xây dựng và 5 điểm là các tuyến đường trọng điểm với lưu lượng lớn. Các khung giờ cao điểm như 6h30-8h00, 11h00-12h00 và 16h30-18h00 thường xuyên xảy ra tắc nghẽn nghiêm trọng.

Bài toán dự đoán mật độ giao thông nhằm mục tiêu xây dựng hệ thống có khả năng dự báo chính xác mật độ giao thông tại các tuyến đường và khung giờ nhất định, giúp người tham gia giao thông lựa chọn lộ trình phù hợp, đồng thời hỗ trợ lực lượng chức năng phân bổ nguồn lực hiệu quả. Nghiên cứu tập trung vào việc áp dụng các mô hình phân lớp dữ liệu như Decision Tree, Support Vector Machine (SVM), Naive Bayes và Neural Network để dự đoán mật độ giao thông dựa trên dữ liệu thực nghiệm được sinh ra theo quy luật mật độ giao thông thực tế tại Hà Nội trong năm 2016.

Phạm vi nghiên cứu bao gồm dữ liệu giao thông tại Hà Nội trong năm 2016, với các đặc tính như tên đường, ngày, tháng, giờ và ngày trong tuần. Ý nghĩa của nghiên cứu được thể hiện qua việc cải thiện độ chính xác dự đoán mật độ giao thông, góp phần nâng cao hiệu quả quản lý giao thông thông minh, giảm thiểu ùn tắc và tác động tiêu cực đến môi trường.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu dựa trên lý thuyết về Hệ thống Giao thông Thông minh (Intelligent Transport System - ITS), trong đó dự đoán mật độ giao thông là một thành phần quan trọng giúp tối ưu hóa quản lý giao thông. ITS bao gồm ba nhóm chính: hệ thống quản lý giao thông thông minh, hệ thống thông tin hành khách thông minh và hệ thống giao thông công cộng thông minh.

Các mô hình phân lớp dữ liệu được áp dụng trong nghiên cứu gồm:

• Decision Tree (J48): Mô hình cây quyết định giúp phân loại dữ liệu dựa trên các đặc tính đầu vào, có ưu điểm dễ hiểu và hiệu quả cao trong dự đoán đa lớp.
• Support Vector Machine (SVM): Sử dụng hàm kernel đa thức (Polynomial Kernel) để phân lớp phi tuyến tính, phù hợp với dữ liệu phức tạp.
• Naive Bayes: Mô hình phân lớp dựa trên xác suất có điều kiện, đơn giản và nhanh chóng.
• Neural Network: Mạng nơ-ron đa lớp có khả năng học các mối quan hệ phi tuyến tính trong dữ liệu.

Các khái niệm chính bao gồm: phân lớp dữ liệu đa lớp, đặc tính dữ liệu (tên đường, ngày, giờ, ngày trong tuần), và trạng thái mật độ giao thông (6 mức độ từ thưa thớt đến tắc nghẽn).

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu được sinh ra dựa trên quy luật mật độ giao thông thực tế tại Hà Nội năm 2016, với khoảng 8928 bản ghi đại diện cho một năm trên mỗi tuyến đường. Dữ liệu bao gồm các đặc tính: RoadId (tên đường), Date (ngày), Month (tháng), Hour (giờ), Day (ngày trong tuần) và State (trạng thái mật độ giao thông). Tỷ lệ phát sinh đột biến trong dữ liệu được giả định là 20% để phản ánh các tình huống bất thường như tai nạn hoặc sửa chữa.

Phương pháp phân tích sử dụng công cụ Weka với các kỹ thuật phân lớp đã nêu. Dữ liệu được chia theo tỷ lệ 70% cho huấn luyện và 30% cho kiểm thử (test 70-30), đồng thời áp dụng phương pháp kiểm định chéo (cross-validation) với 10 folds để đánh giá độ chính xác mô hình. Các thí nghiệm được thực hiện trên máy chủ cấu hình Intel Core i5, RAM 12GB, ổ cứng SSD 500GB, hệ điều hành Windows 10.

Nghiên cứu cũng thực hiện so sánh kết quả giữa dữ liệu thông thường và dữ liệu có xét đến ngày nghỉ lễ để đánh giá ảnh hưởng của yếu tố này đến độ chính xác dự đoán.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Độ chính xác mô hình phân lớp:

   • Mô hình Decision Tree đạt độ chính xác khoảng 80% trong cả hai phương pháp test 70-30 và cross-validation.
   • Mô hình Neural Network có độ chính xác tương đương, khoảng 80%.
   • Mô hình Naive Bayes đạt độ chính xác khoảng 67-76%.
   • Mô hình SVM có độ chính xác thấp nhất, dưới 53%.

2. Ảnh hưởng của dữ liệu ngày nghỉ lễ:

   • Độ chính xác của các mô hình Decision Tree và Neural Network không thay đổi đáng kể khi xét đến ngày nghỉ lễ.
   • Độ chính xác của Naive Bayes và SVM giảm khoảng 10-15% khi sử dụng dữ liệu có ngày nghỉ lễ.

3. Ảnh hưởng của số lượng lớp phân loại:

   • Với số lớp phân loại từ 3 đến 6, mô hình Decision Tree duy trì độ chính xác ổn định khoảng 80%.
   • Neural Network giữ độ chính xác khoảng 76%, không bị ảnh hưởng nhiều bởi số lớp.
   • SVM và Naive Bayes giảm hiệu quả khi số lớp tăng lên.

Thảo luận kết quả

Kết quả cho thấy mô hình Decision Tree và Neural Network phù hợp nhất với bài toán dự đoán mật độ giao thông đa lớp nhờ khả năng xử lý dữ liệu phức tạp và duy trì độ chính xác cao. Việc dữ liệu có xét đến ngày nghỉ lễ làm giảm hiệu quả của một số mô hình như Naive Bayes và SVM cho thấy các mô hình này kém linh hoạt trong việc xử lý biến động dữ liệu thực tế.

Biểu đồ so sánh kết quả thực nghiệm minh họa rõ sự vượt trội của Decision Tree và Neural Network trong việc dự đoán chính xác mật độ giao thông. Điều này có ý nghĩa quan trọng trong việc lựa chọn mô hình áp dụng cho hệ thống giao thông thông minh, giúp nâng cao hiệu quả quản lý và giảm thiểu ùn tắc.

Các kết quả cũng phù hợp với các nghiên cứu trong ngành ITS, khẳng định vai trò của học máy trong dự đoán và quản lý giao thông hiện đại. Việc duy trì độ chính xác ổn định khi tăng số lớp phân loại giúp mô hình có thể phân biệt chi tiết các mức độ mật độ giao thông, từ đó hỗ trợ ra quyết định chính xác hơn.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Triển khai mô hình Decision Tree trong hệ thống dự đoán giao thông:

   • Áp dụng mô hình Decision Tree J48 làm lõi cho hệ thống dự đoán mật độ giao thông.
   • Mục tiêu đạt độ chính xác trên 80% trong vòng 6 tháng triển khai thử nghiệm.
   • Chủ thể thực hiện: Trung tâm quản lý giao thông thành phố phối hợp với các đơn vị công nghệ thông tin.

2. Tích hợp dữ liệu ngày nghỉ lễ và các yếu tố đặc thù:

   • Bổ sung dữ liệu ngày nghỉ lễ, sự kiện đặc biệt để nâng cao độ chính xác dự đoán.
   • Cập nhật dữ liệu liên tục để mô hình thích ứng với biến động thực tế.
   • Thời gian thực hiện: 3 tháng đầu năm triển khai.

3. Phát triển hệ thống cảnh báo và thông tin cho người tham gia giao thông:

   • Sử dụng kết quả dự đoán để gửi cảnh báo tắc nghẽn qua ứng dụng di động và biển báo điện tử.
   • Mục tiêu giảm 10% thời gian ùn tắc trong 1 năm.
   • Chủ thể thực hiện: Sở Giao thông Vận tải phối hợp với các nhà cung cấp dịch vụ viễn thông.

4. Nâng cao năng lực xử lý và mở rộng mô hình:

   • Đầu tư hạ tầng máy chủ, nâng cấp phần mềm để xử lý dữ liệu lớn và thời gian thực.
   • Mở rộng mô hình dự đoán cho các khu vực ngoại thành và các tuyến đường mới.
   • Thời gian thực hiện: 12 tháng tiếp theo sau giai đoạn thử nghiệm.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Các nhà quản lý giao thông đô thị:

   • Lợi ích: Áp dụng mô hình dự đoán để tối ưu phân bổ nguồn lực, giảm ùn tắc.
   • Use case: Lập kế hoạch điều phối lực lượng cảnh sát giao thông tại các điểm nóng.

2. Các nhà phát triển phần mềm và công nghệ ITS:

   • Lợi ích: Tham khảo phương pháp xây dựng mô hình phân lớp và xử lý dữ liệu giao thông.
   • Use case: Phát triển ứng dụng dự báo giao thông thông minh tích hợp đa nguồn dữ liệu.

3. Các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực học máy và hệ thống thông tin:

   • Lợi ích: Nghiên cứu ứng dụng thực tiễn của các thuật toán phân lớp trong dự đoán giao thông.
   • Use case: So sánh hiệu quả các mô hình phân lớp trên dữ liệu thực nghiệm.

4. Các cơ quan quản lý môi trường và quy hoạch đô thị:

   • Lợi ích: Sử dụng dự báo mật độ giao thông để đánh giá tác động môi trường và quy hoạch giao thông.
   • Use case: Lập kế hoạch giảm phát thải khí nhà kính từ giao thông đô thị.

Câu hỏi thường gặp

1. Mô hình phân lớp nào phù hợp nhất cho dự đoán mật độ giao thông?
   Mô hình Decision Tree và Neural Network cho kết quả chính xác nhất, đạt khoảng 80% độ chính xác, phù hợp với dữ liệu đa lớp và biến động thực tế.

2. Dữ liệu ngày nghỉ lễ ảnh hưởng thế nào đến dự đoán?
   Dữ liệu có xét đến ngày nghỉ lễ làm giảm độ chính xác của một số mô hình như Naive Bayes và SVM, trong khi Decision Tree và Neural Network vẫn duy trì hiệu quả ổn định.

3. Phương pháp sinh dữ liệu thực nghiệm được thực hiện như thế nào?
   Dữ liệu được sinh dựa trên quy luật mật độ giao thông theo giờ, ngày trong tuần và ngày nghỉ lễ, với tỷ lệ 20% phát sinh đột biến để phản ánh các tình huống bất thường.

4. Làm thế nào để đánh giá hiệu quả mô hình phân lớp?
   Hiệu quả được đánh giá qua các chỉ số Precision, Recall và F-Measure trên tập dữ liệu test, sử dụng phương pháp test 70-30 và cross-validation.

5. Ứng dụng thực tế của mô hình dự đoán mật độ giao thông là gì?
   Mô hình giúp người tham gia giao thông lựa chọn lộ trình tối ưu, hỗ trợ lực lượng chức năng phân bổ nguồn lực, giảm ùn tắc và cải thiện chất lượng môi trường đô thị.

Kết luận

• Luận văn đã xây dựng thành công mô hình dự đoán mật độ giao thông tại Hà Nội năm 2016 dựa trên các thuật toán phân lớp dữ liệu, trong đó Decision Tree và Neural Network đạt độ chính xác cao nhất (~80%).
• Dữ liệu thực nghiệm được sinh dựa trên quy luật mật độ giao thông thực tế, có xét đến các yếu tố như giờ, ngày trong tuần và ngày nghỉ lễ, giúp mô hình phản ánh sát thực tế.
• Việc áp dụng mô hình dự đoán mật độ giao thông trong hệ thống giao thông thông minh góp phần nâng cao hiệu quả quản lý, giảm thiểu ùn tắc và cải thiện môi trường.
• Các kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình có khả năng mở rộng và thích ứng với các biến động dữ liệu, phù hợp cho triển khai thực tế.
• Đề xuất triển khai mô hình Decision Tree trong hệ thống quản lý giao thông, đồng thời tích hợp dữ liệu ngày nghỉ lễ và phát triển hệ thống cảnh báo cho người tham gia giao thông.

Next steps: Triển khai thử nghiệm mô hình trên quy mô nhỏ, thu thập phản hồi và điều chỉnh mô hình; mở rộng dữ liệu và tích hợp vào hệ thống ITS toàn thành phố.

Các cơ quan quản lý và nhà phát triển công nghệ nên phối hợp để ứng dụng mô hình dự đoán mật độ giao thông nhằm nâng cao hiệu quả quản lý và phục vụ người dân.

Trích đoạn nội dung tài liệu

MỞ ĐẦU Ngày nay, với tốc độ đô thị hóa ngày càng trở thành một xu hƣớng phát triển cho hầu hết các thành phố trên thế giới nói chung và tại Việt Nam nói riêng, đã thúc đẩy nhu cầu đi lại và sử dụng các phƣơng tiện giao thông của ngƣời dân ngày càng tăng cao. Điều này sẽ tạo ra các nhu cầu trong việc lựa chọn các tuyến giao thông thích hợp cho việc di chuyển giữa các địa điểm trong đô thị hoặc cả vùng ngoại ô. Với nhu cầu lựa chọn đó, việc hình thành các sản phẩm phần mềm hỗ trợ việc dự đoán mật độ tham gia giao thông tại một địa điểm xác định trong một khoảng thời gian xác định trƣớc ngày càng trở nên thiết thực hơn bao giờ hết. Với mong muốn có thể đƣa ra một hệ thống có thể dự đoán đƣợc mật độ giao thông dựa trên các thuật toán phân tích và xử lý dữ liệu, tác giả luận văn đã thực hiện việc nghiên cứu các thuật toán phân lớp một cách triệt để và tiến hành thực nghiệm hệ thống trên các dữ liệu đã thu thập đƣợc.

Hệ thống sẽ dựa vào các thông tin và số liệu phân tích đƣợc sử dụng các mô hình phân lớp nhƣ SVM, Decision Tree, Bayer và Neural Network, sau đó trả về cho ngƣời dùng kết quả mật độ giao thông tại một vị trí xác định trong một khoảng thời gian xác định. Trong luận văn nghiên cứu này, tác giả trình bày trong 3 chƣơng với nội dung đƣợc tóm tắt nhƣ sau:  Chƣơng 1. Giới thiệu chung trình bày các khái niệm về thống giao thông thông minh và đƣa ra bài toán về dự đoán mật độ giao thông. Cơ sở phát triển và xây dựng bài toán cũng đƣợc trình bày trong phần cuối của chƣơng này.

Hệ thống giao thông thông minh nghiên cứu chi tiết các phần nhƣ mục tiêu, mô tả giải pháp, lợi ích cũng nhƣ vai trò chính của Hệ thống giao thông thông minh. Xây dựng mô hình dự đoán mật độ giao thông đƣa ra các nghiên cứu về bài toán phân lớp dữ liệu và mô hình dự đoán mật độ giao thông. Trong chƣơng này, tác giả cũng đƣa ra các bƣớc để có thể xây dựng mô hình dự đoán mật độ giao thông và các kết quả thực nghiệm đƣợc tiến hành bởi chính tác giả.  Phần Kết luận và hƣớng phát triển tƣơng lai trình bày những kết quả đã đạt đƣợc và hạn chế trong luận văn.

Các vấn đề còn hạn chế sẽ đƣợc giải quyết trong hƣớng phát triển tƣơng lai của luận văn. 10 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] Chƣơng 1: Giới thiệu chung 1.1 Khái niệm Hệ thống giao thông thông minh Hệ thống Giao thông Thông minh (lntelligent Transport System - ITS) là hệ thống điều khiển giao thông thông qua các thiết bị điện tử, các hệ thống giám sát với mục địch giảm thiểu tối đa tai nạn, sự cố giao thông và tận dụng đƣợc tối đa điều kiện cơ sở vật chất. Các biện pháp của Hệ thống giao thông thông minh - ITS đƣợc chia thành 3 nhóm:  Hệ thống quản lý giao thông thông minh: chức năng chính của hệ thống này là quản lý và phân tích thông tin lƣu lƣợng giao thông và đƣa ra các biện pháp để giảm thiểu các vấn đề có thể xay ra. Hệ thống này bao gồm việc nhƣ kiểm soát tín hiệu, đƣờng cao tốc và hệ thống quản lý lƣu lƣợng giao thông, cấp phép điện tử, các hệ thống quản lý sự cố, thu phí điện tử và giá cả, hệ thống thực thi giao thông và thích ứng tốc độ thông minh.

 Hệ thống quản lý hành khách thông minh: hệ thống này giúp nâng cao kiến thức cho hành khách trong việc tham gia giao thông và bao gồm các hệ thống thông tin hành khách, hệ thống hƣớng dẫn đƣờng đƣợc tích hợp trực tiếp trong xe ô tô, hệ thống hƣớng dẫn đỗ xe vào các vị trí còn trống, cung cấp các cơ sở dữ liệu bản đồ kỹ thuật số và hệ thống tin nhắn về trạng thái giao thông.  Hệ thống giao thông công cộng thông minh: bao gồm các biện pháp giao thông thông minh nhằm cải thiện hiệu suất vận tải công cộng. Hệ thống này bao gồm các loại xe thông minh, tốc độ của xe thích ứng một cách thông minh, hệ thống quản lý đội xe vận chuyển, hệ thống thông tin hành khách quá cảnh, hệ 11 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] thống thanh toán điện tử, cấp phép điện tử, các hệ thống quản lý nhu cầu giao thông vận tải và ƣu tiên giao thông công cộng.2 Mục tiêu của giải pháp Hệ thông giao thông thông minh (ITS) Mục tiêu quan trọng: ITS có thể thuận lợi cung cấp một loạt các giải pháp, hƣớng phát triển, nhằm mang lại các điều kiện thuận lợi về giao thông cho những ngƣời di chuyển hoặc những ngƣời sống trong khu vực mà hệ thống quản lý. Có sáu mục tiêu chính / lợi ích đã đƣợc xác định trong các tài liệu quốc: An toàn: Một mục tiêu rõ ràng của hệ thống giao thông là cung cấp một môi trƣờng an toàn cho việc đi lại trong khi tiếp tục phấn đấu để cải thiện hiệu suất của hệ thống.

Mặc dù không mong muốn, tai nạn và tử vong rất hay xảy ra không thể tránh khỏi. Một số dịch vụ ITS nhằm giảm thiểu nguy cơ tai nạn xảy ra. Mục tiêu này tập trung vào việc giảm số tai nạn và giảm xác suất của một tử vong nên một vụ tai nạn xảy ra. biện pháp điển hình về hiệu quả sử dụng để xác định số lƣợng hoạt động an toàn bao gồm tỷ lệ tai nạn tổng thể, tỷ lệ tai nạn tử vong và tỷ lệ tai nạn chấn thƣơng.

dịch vụ ITS cũng cần phải phấn đấu giảm tỷ lệ tai nạn của một cơ sở hoặc hệ thống. Tỷ lệ tai nạn thƣờng đƣợc tính toán về tai nạn mỗi năm, đƣợc tính dựa trên mỗi 1 triệu km hoặc trên phạm vi 10,000 dân. Di động: Cải thiện tính di động (và độ tin cậy) bằng cách giảm sự chậm trễ và thời gian đi lại là một mục tiêu chính của nhiều thành phần ITS. Sự chậm trễ có thể đƣợc đo bằng nhiều cách khác nhau, tùy thuộc vào loại hệ thống giao thông đƣợc phân tích.

Sự chậm trễ của một hệ thống thƣờng đƣợc tính bằng giây hoặc vài phút của sự chậm trễ mỗi xe. Ngoài ra, sự chậm trễ cho ngƣời sử dụng của hệ thống có thể đƣợc đo bằng số ngƣời- giờ. Sự chậm trễ về vận chuyển hàng có thể đƣợc đo lƣờng trong thời gian qua thời gian đến dự kiến của lô hàng. Sự chậm trễ này cũng có thể đƣợc đo bằng cách quan sát số điểm dừng kinh nghiệm của trình điều khiển trƣớc và sau khi dự án đƣợc triển khai hoặc triển khai.

Du lịch thời gian biến thiên cho thấy sự biến đổi trong thời gian du lịch tổng thể từ một nguồn gốc đến một điểm đến trong hệ thống, bao gồm bất kỳ chuyển phƣơng thức hoặc trên đƣờng đi dừng. Biện pháp này hiệu quả có thể dễ dàng đƣợc áp dụng cho vận tải đa phƣơng (hàng hoá) phong trào cũng nhƣ du lịch cá nhân. Giảm sự thay đổi của thời gian đi cải thiện độ tin cậy của thời gian đến ƣớc tính rằng khách du lịch hoặc công ty sử dụng để đƣa ra quyết định lập kế hoạch và lịch trình. Bằng cách cải thiện hoạt động và sự cố phản ứng, và cung cấp thông tin về sự chậm trễ, dịch vụ ITS có thể làm giảm sự thay 12 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] đổi của thời gian đi lại trong mạng lƣới giao thông.

Ví dụ, sản phẩm thông tin du lịch có thể đƣợc sử dụng trong việc lập kế hoạch chuyến đi để giúp lái xe thƣơng mại lại tuyến đƣờng xung quanh khu vực tắc nghẽn dẫn đến ít biến đổi trong thời gian đi lại. Hiệu quả: Nhiều thành phần ITS tìm kiếm để tối ƣu hóa hiệu quả của các cơ sở hiện có và sử dụng các “hƣớng xử lý đúng” để tính di động và thƣơng mại điện nhu cầu có thể đƣợc đáp ứng trong khi giảm sự cần thiết phải xây dựng hoặc mở rộng cơ sở. Điều này đƣợc thực hiện bằng cách tăng năng lực hiệu quả của hệ thống giao thông vận tải. năng lực hiệu quả là "tỷ lệ tối đa tiềm năng mà ngƣời hoặc phƣơng tiện có thể đi qua một liên kết, nút hoặc mạng dƣới một hỗn hợp đại diện của điều kiện đƣờng bộ", bao gồm "thời tiết, sự cố và sự thay đổi trong mô hình nhu cầu giao thông".

Năng lực, theo định nghĩa từ các nghiên cứu, năng lực là "lƣợng tối đa mà ngƣời hoặc xe hợp lý có thể đƣợc dự kiến sẽ đi qua một điểm cho trƣớc của một làn đƣờng hoặc đƣờng trong một khoảng thời gian nhất dƣới hiện hành điều kiện đƣờng bộ, giao thông và kiểm soát”. Sự khác biệt lớn giữa năng lực và năng lực hiệu quả là công suất thƣờng đƣợc đo trong điều kiện điển hình cho cơ sở, chẳng hạn nhƣ thời tiết và mặt đƣờng điều kiện tốt, không có sự cố ảnh hƣởng đến hệ thống, trong khi năng lực hiệu quả có thể thay đổi tùy theo các điều kiện và việc sử dụng quản lý và chiến lƣợc hoạt động. Thông lƣợng đƣợc định nghĩa là số lƣợng ngƣời, hàng hoá, phƣơng tiện đi qua một phần đƣờng hoặc mạng cho mỗi đơn vị thời gian. Tăng thông lƣợng đôi khi ngộ của tăng năng lực hiệu quả.

Dƣới những điều kiện nhất định, nó có thể phản ánh số lƣợng tối đa của du khách có thể đƣợc cung cấp bởi một hệ thống giao thông. Thông đƣợc dễ dàng hơn đo so với năng lực và hiệu quả, do đó, có thể đƣợc sử dụng nhƣ một biện pháp thay thế khi phân tích hiệu suất của một dự án ITS. Ngƣời đọc cần lƣu ý rằng hoàn cảnh địa phƣơng ảnh hƣởng đến năng lực địa phƣơng, cũng nhƣ thông lƣợng đo. Năng suất: ITS thƣờng làm giảm chi phí vận hành và cho phép cải thiện năng suất.

Ngoài ra, lựa chọn thay thế ITS có thể thấp hơn mua lại và vòng đời của chi phí so với các kỹ thuật cải thiện giao thông truyền thống. Biện pháp hiệu quả cho mục tiêu này là tiết kiệm chi phí nhƣ là kết quả của việc thực hiện ITS. Một cách khác để xem những tiết kiệm chi phí là để định lƣợng các khoản tiết kiệm chi phí giữa các giải pháp truyền thống và ITS để giải quyết vấn đề. Năng lƣợng và môi trƣờng: chất lƣợng không khí và năng lƣợng tác động của dịch vụ ITS rất quan trọng, đặc biệt đối với các khu vực không đạt chất lƣợng.