Luận văn tốt nghiệp về dự đoán tình trạng giao thông đô thị và ước lượng thời gian di chuyển

• Tác giả: Bùi Minh Kiệt
• Người hướng dẫn: Assoc. Trần Minh Quang
• Trường học: Vietnam National University Ho Chi Minh City University of Technology
• Chuyên ngành: Computer Science
• Đề tài: Dự Đoán Tình Trạng Giao Thông Đô Thị Và Ước Lượng Thời Gian Di Chuyển
• Loại tài liệu: Graduation Thesis
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: Ho Chi Minh City

• DECLARATION OF AUTHENTICITY
• ACKNOWLEDGEMENT
• ABSTRACT
• Contents
• List of Tables
• List of Figures
• 1. Introduction
• 1.2. Initial perspectives and approach
• 1.3. Scope and ojectives
• 2. Related Works
• 3. System Overview
• 3.3. Server and APIs structure
• 4. Traffic status prediction
• 4.1. Current system overview and problems
• 4.1.1. System traffic status display method
• 4.1.2. Current approach on traffic status prediction
• 4.2. Proposed approach and theoretical background
• 4.2.1. Regression training model for the ETA problem
• 4.2.2. Artificial Neural Network for regression
• 4.2.3. Hyperparameter tuning with Bayesian Optimization
• 4.2. Feature Engineering and Data collection
• 4.3. Data mining and model for speed prediction
• 4.3.1. Overview of the traffic prediction analysis server
• 4.3.2. Data collection and preprocessing
• 4.3.3. Neural network construction and parameter tuning
• 4.5. Results and Evaluation
• 4.5.1. Data collection and feature engineering
• 4.5.2. Model testing method
• 4.5.3. Model performance benchmark
• 4.5.4. System load testing performance evaluation
• 4.5.5. Performance improvement analysis
• 4.5.6. Limitation and Improvement plan
• 5. Database scaling and optimization
• 5.1. Overview and problem statement
• 5.2. Theory: MongoDB Sharding
• 5.2.1. Sharded cluster deployment for BKTraffic database
• 5.5. Result and Evaluation
• 5.5.1. Live weather report
• 5.5.2. BKTraffic-Analyzer Server API Structure
• 5.5.3. MongoDB Sharding on BKTraffic server deployment
• 5.3. Future development and plan
• References

I. Tình trạng giao thông đô thị

Trong bối cảnh đô thị hóa nhanh chóng, tình trạng giao thông tại các thành phố lớn như Hồ Chí Minh đang trở thành một vấn đề nghiêm trọng. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng tình trạng giao thông không chỉ ảnh hưởng đến chất lượng cuộc sống của cư dân mà còn gây thiệt hại lớn về kinh tế. Theo báo cáo của Sở Giao thông Vận tải TP.HCM, mỗi năm thành phố mất khoảng 1,3 tỷ USD do tắc nghẽn giao thông. Các nguyên nhân chính dẫn đến tình trạng này bao gồm mật độ dân số cao, quy hoạch đô thị chưa hợp lý và sự gia tăng nhanh chóng của phương tiện giao thông. Hệ thống giao thông hiện tại không đủ khả năng đáp ứng nhu cầu di chuyển của cư dân, dẫn đến việc gia tăng thời gian di chuyển và ô nhiễm môi trường.

1.1. Các vấn đề chính

Các vấn đề chính trong tình trạng giao thông đô thị bao gồm tắc nghẽn giao thông, an toàn giao thông và cơ sở hạ tầng giao thông. Tắc nghẽn giao thông xảy ra do sự gia tăng không kiểm soát của phương tiện cá nhân, trong khi cơ sở hạ tầng không được cải thiện kịp thời. Một nghiên cứu cho thấy rằng thời gian di chuyển trung bình tăng lên đáng kể trong giờ cao điểm, làm giảm năng suất lao động và gây ra căng thẳng cho cư dân. Để giải quyết vấn đề này, cần có các giải pháp công nghệ hiện đại nhằm tối ưu hóa dự đoán giao thông và nâng cao trải nghiệm người dùng.

II. Dự đoán tình trạng giao thông

Một trong những giải pháp quan trọng để cải thiện tình trạng giao thông là việc dự đoán giao thông bằng cách sử dụng các phương pháp phân tích dữ liệu và học máy. Hệ thống BKTraffic được phát triển nhằm cung cấp thông tin chính xác về tình trạng giao thông tại các đoạn đường trong thành phố. Việc áp dụng các mô hình học máy, như Mạng Nơ-ron Nhân tạo và hồi quy, cho phép xác định thời gian di chuyển ước tính và dự đoán các điểm tắc nghẽn. Theo nghiên cứu, các mô hình này không chỉ giúp cải thiện độ chính xác trong việc dự đoán mà còn tối ưu hóa quá trình xử lý dữ liệu.

2.1. Phương pháp và công nghệ

Để dự đoán tình trạng giao thông, các phương pháp như thu thập dữ liệu từ cảm biến, camera và thông tin từ người dùng được áp dụng. Phân tích dữ liệu lớn và khai thác dữ liệu là những công cụ cần thiết để cải thiện tính chính xác của các mô hình. Việc sử dụng công nghệ giao thông thông minh không chỉ giúp giảm thiểu tắc nghẽn giao thông mà còn tối ưu hóa thời gian di chuyển cho người dùng. Đặc biệt, việc tích hợp các yếu tố như thời tiết và tình hình giao thông thực tế vào mô hình dự đoán sẽ nâng cao tính hiệu quả của hệ thống.

III. Ứng dụng và giá trị thực tiễn

Dự án không chỉ dừng lại ở việc dự đoán tình trạng giao thông mà còn hướng đến việc cải thiện trải nghiệm người dùng thông qua các ứng dụng di động và web. Các tính năng mới như thông báo tình trạng giao thông theo thời gian thực và dự báo thời tiết sẽ giúp người dùng có những quyết định di chuyển thông minh hơn. Hệ thống BKTraffic đã chứng minh giá trị của nó trong việc giảm thiểu tắc nghẽn giao thông và cung cấp thông tin hữu ích cho cư dân. Các nghiên cứu cho thấy rằng việc sử dụng ứng dụng này đã giúp giảm đáng kể thời gian di chuyển và cải thiện sự hài lòng của người dùng.

3.1. Tác động xã hội và kinh tế

Việc tối ưu hóa tình trạng giao thông không chỉ mang lại lợi ích cho người dùng mà còn có tác động tích cực đến nền kinh tế. Giảm thiểu tắc nghẽn giao thông sẽ giúp tiết kiệm thời gian và chi phí cho các doanh nghiệp, đồng thời nâng cao chất lượng cuộc sống cho cư dân. Hệ thống giao thông thông minh cũng góp phần giảm ô nhiễm môi trường và cải thiện an toàn giao thông. Những kết quả này cho thấy rằng việc áp dụng công nghệ vào quản lý giao thông là một hướng đi cần thiết cho sự phát triển bền vững của đô thị.