Dự Đoán Tắc Nghẽn Giao Thông Sử Dụng Machine Learning

• Tác giả: Hoang Minh Phat
• Người hướng dẫn: Ph. Do Trong Hop
• Trường học: Vietnam National University Ho Chi Minh City
• Chuyên ngành: Information Technology
• Đề tài: Dự Đoán Tắc Nghẽn Giao Thông Sử Dụng Machine Learning
• Loại tài liệu: thesis
• Năm xuất bản: 2021
• Địa điểm: Ho Chi Minh City

• ACKNOWLEDGMENTS
• ABSTRACT
• 1. CHAPTER 1: PROBLEM STATEMENT
• 1.1. Rationale
• 1.2. Aims and Objectives
• 1.3. Scope of thesis
• 1.4. The structure of the thesis
• 2. CHAPTER 2: THEORETICAL BACKGROUND AND LITERATURE REVIEW
• 2.1. Time series analysis
• 2.2. Time series prediction
• 2.3. Machine learning (ML)
• 2.4. Deep learning
• 2.5. Literature Review
• 3. CHAPTER 3: METHODS
• 3.1. Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA)
• 3.2. Long short-term memory (LSTM)
• 4. CHAPTER 4: EXPERIMENT AND RESULT
• 4.1. Data pre-processing
• 4.1.1. Original dataset description
• 4.1.2. New dataset description
• 4.2. ARIMA model
• 4.2.1. ARIMA model building
• 4.2.2. ARIMA model error metric
• 4.3. LSTM model
• 4.3.1. LSTM model building
• 4.3.2. LSTM model error metric
• 4.4. The heat map
• 4.4.1. Heat map drawing
• 4.4.2. Applicability in Ho Chi Minh
• 5. CHAPTER 5: SUMMARY
• LIST OF FIGURES
• LIST OF TABLES
• LIST OF ACRONYMS AND ABBREVIATIONS

I. Tổng Quan Về Dự Đoán Tắc Nghẽn Giao Thông Sử Dụng Machine Learning

Dự đoán tắc nghẽn giao thông là một vấn đề quan trọng trong quản lý giao thông đô thị. Sự gia tăng dân số và phương tiện giao thông đã dẫn đến tình trạng tắc nghẽn ngày càng nghiêm trọng. Việc áp dụng machine learning trong dự đoán tắc nghẽn giao thông không chỉ giúp cải thiện hiệu suất giao thông mà còn giảm thiểu ô nhiễm môi trường. Các mô hình dự đoán hiện nay sử dụng dữ liệu lịch sử và các yếu tố thời gian thực để đưa ra dự đoán chính xác hơn.

1.1. Tầm Quan Trọng Của Dự Đoán Tắc Nghẽn Giao Thông

Dự đoán tắc nghẽn giao thông giúp giảm thiểu thời gian di chuyển và tiết kiệm nhiên liệu. Nó cũng hỗ trợ các nhà quản lý giao thông trong việc lập kế hoạch và điều phối lưu lượng giao thông hiệu quả hơn.

1.2. Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Tắc Nghẽn Giao Thông

Nhiều yếu tố như thời tiết, tai nạn, và mật độ phương tiện đều ảnh hưởng đến tình trạng tắc nghẽn. Việc phân tích các yếu tố này là cần thiết để xây dựng mô hình dự đoán chính xác.

II. Thách Thức Trong Dự Đoán Tắc Nghẽn Giao Thông

Dự đoán tắc nghẽn giao thông gặp nhiều thách thức, bao gồm sự biến động của dữ liệu và tính không chắc chắn trong hành vi của người lái xe. Các mô hình truyền thống thường không đủ khả năng để xử lý các yếu tố phức tạp này. Do đó, việc áp dụng thuật toán học máy là cần thiết để cải thiện độ chính xác của dự đoán.

2.1. Biến Động Dữ Liệu Trong Giao Thông

Dữ liệu giao thông thường xuyên thay đổi do nhiều yếu tố như thời tiết và sự kiện đặc biệt. Điều này làm cho việc dự đoán trở nên khó khăn hơn.

2.2. Tính Không Chắc Chắn Trong Hành Vi Người Lái Xe

Hành vi của người lái xe có thể thay đổi theo thời gian và tình huống, điều này tạo ra sự không chắc chắn trong các mô hình dự đoán.

III. Phương Pháp Dự Đoán Tắc Nghẽn Giao Thông Bằng Machine Learning

Có nhiều phương pháp khác nhau để dự đoán tắc nghẽn giao thông, trong đó machine learning đóng vai trò quan trọng. Các mô hình như ARIMA và LSTM đã được chứng minh là hiệu quả trong việc dự đoán lưu lượng giao thông. Việc áp dụng các phương pháp này giúp cải thiện độ chính xác và khả năng dự đoán trong thời gian thực.

3.1. Mô Hình ARIMA Trong Dự Đoán Giao Thông

Mô hình ARIMA là một trong những phương pháp truyền thống được sử dụng để phân tích chuỗi thời gian. Nó giúp dự đoán lưu lượng giao thông dựa trên dữ liệu lịch sử.

3.2. Mô Hình LSTM Trong Dự Đoán Giao Thông

Mô hình LSTM là một dạng mạng nơ-ron sâu, có khả năng học các đặc trưng phức tạp trong dữ liệu giao thông. Nó cho phép dự đoán chính xác hơn trong các tình huống phức tạp.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Dự Đoán Tắc Nghẽn Giao Thông

Việc áp dụng các mô hình dự đoán tắc nghẽn giao thông đã mang lại nhiều lợi ích cho các thành phố lớn. Các ứng dụng này không chỉ giúp cải thiện lưu lượng giao thông mà còn hỗ trợ trong việc lập kế hoạch phát triển hạ tầng giao thông. Sử dụng dữ liệu lớn và công nghệ thông minh giúp tối ưu hóa quy trình quản lý giao thông.

4.1. Cải Thiện Lưu Lượng Giao Thông

Các mô hình dự đoán giúp điều chỉnh lưu lượng giao thông, giảm thiểu tắc nghẽn và tiết kiệm thời gian cho người lái xe.

4.2. Hỗ Trợ Quy Hoạch Hạ Tầng Giao Thông

Dữ liệu từ các mô hình dự đoán cung cấp thông tin quan trọng cho việc lập kế hoạch và phát triển hạ tầng giao thông trong tương lai.

V. Kết Luận Về Dự Đoán Tắc Nghẽn Giao Thông Sử Dụng Machine Learning

Dự đoán tắc nghẽn giao thông bằng machine learning là một lĩnh vực đang phát triển mạnh mẽ. Các mô hình hiện tại đã cho thấy hiệu quả trong việc cải thiện độ chính xác của dự đoán. Tương lai của lĩnh vực này hứa hẹn sẽ có nhiều tiến bộ hơn nữa với sự phát triển của công nghệ và dữ liệu lớn.

5.1. Tương Lai Của Dự Đoán Giao Thông

Với sự phát triển của công nghệ, dự đoán giao thông sẽ ngày càng chính xác hơn, giúp cải thiện chất lượng cuộc sống cho người dân.

5.2. Những Thách Thức Cần Giải Quyết

Mặc dù đã có nhiều tiến bộ, nhưng vẫn còn nhiều thách thức cần giải quyết để tối ưu hóa các mô hình dự đoán trong tương lai.