I. Tổng Quan Dự Đoán Ùn Tắc Giao Thông Do Mưa Lớn
Hiện nay, tình trạng kẹt xe khi mưa lớn xảy ra đang là vấn nạn của thành phố. Nhằm góp phần giảm thiểu ảnh hưởng của kẹt xe và mưa lớn đối với hoạt động của thành phố, luận văn đề xuất một hướng giải quyết vấn đề dựa trên dữ liệu mưa, kẹt xe trực tuyến và các phương pháp tối ưu đồ thị nhằm đưa ra các tuyến đường hợp lý khả dĩ nhất cho người tham gia giao thông trước khi khởi hành. Hệ thống sẽ cung cấp cảnh báo hiển thị các cung đường kẹt xe khi có mưa lớn. Vấn đề đặt ra là nếu có một bản đồ trực tuyến dự đoán hiển thị vùng sẽ xảy ra kẹt xe khi có mưa lớn, và thuật toán tìm đường đi tối ưu từ A tới C (không nhất thiết phải là đường đi ngắn nhất) tránh các cung đường bị kẹt xe. Do đó có thể giúp người tham gia giao thông và cơ quan giám sát có kế hoạch để giảm thiểu ảnh hưởng của kẹt xe đối với hoạt động của thành phố.
1.1. Tính Cấp Thiết Của Bài Toán Ùn Tắc Giao Thông
Luận văn tập trung giải quyết một vấn đề nhức nhối của các đô thị hiện đại: ùn tắc giao thông trong điều kiện mưa lớn. Tình trạng này không chỉ gây khó khăn cho người dân mà còn ảnh hưởng đến kinh tế và môi trường. Hệ thống đề xuất sử dụng dữ liệu thời gian thực và các phương pháp tối ưu hóa để cung cấp thông tin hữu ích cho người tham gia giao thông. Điều này đặc biệt quan trọng khi mưa lớn làm giảm tầm nhìn và tăng nguy cơ tai nạn, đòi hỏi các giải pháp dự phòng hiệu quả.
1.2. Lý Do Nghiên Cứu Ảnh Hưởng Thời Tiết Đến Giao Thông
Với tốc độ phát triển nhanh chóng của đô thị hóa, tắc nghẽn giao thông đã gây ra nhiều tác động tiêu cực ở các thành phố, chẳng hạn như tiêu thụ quá nhiều nhiên liệu, gia tăng tai nạn giao thông và ô nhiễm không khí. Người lái xe thường có nhiều lựa chọn lộ trình để đến các điểm đến. Tình trạng giao thông theo thời gian thực và thông tin về đường có thể giúp người lái xe chọn một tuyến đường di chuyển phù hợp tiềm năng. Vì vậy, đánh giá hợp lý tình trạng giao thông hiện tại và dự đoán chính xác tình trạng giao thông trong tương lai đóng vai trò quan trọng trong quản lý giao thông.
II. Thách Thức Dữ Liệu Mô Hình Dự Báo Ùn Tắc Hiệu Quả
Một trong các thách thức để giải quyết vấn đề này là dữ liệu cảm biến ở các tuyến đường, khu vực của các thành phố chưa được công bố rộng rãi hoặc chưa đầy đủ. Cụ thể tại Hồ Chí Minh ở Việt Nam, dữ liệu giao thông được cung cấp từ các CCTV của thành phố chỉ bao phủ một số điểm giao thông trọng yếu chưa đầy đủ để đánh giá mức độ ảnh hưởng tác động của giao thông khi mưa lớn xảy ra. Do đó, các thí nghiệm trong đề tài này sử dụng nguồn dữ liệu được cung cấp bởi Trung tâm thông tin giao thông Nhật Bản (JARTIC) từ năm 2014-2015.
2.1. Hạn Chế Dữ Liệu Giao Thông Đô Thị Thực Tế Tại Việt Nam
Việc thiếu hụt dữ liệu giao thông đô thị là một trở ngại lớn trong việc phát triển các mô hình dự báo ùn tắc. Dữ liệu từ CCTV hiện tại không đủ để bao quát toàn bộ mạng lưới giao thông và đánh giá chính xác tác động của mưa lớn. Điều này đòi hỏi sự hợp tác giữa các cơ quan chức năng và các nhà nghiên cứu để thu thập và chia sẻ dữ liệu một cách hiệu quả hơn. Dữ liệu là nền tảng của mọi mô hình dự báo, và việc thiếu dữ liệu chất lượng sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến tính chính xác của dự báo.
2.2. Giải Pháp Sử Dụng Dữ Liệu Từ JARTIC Cho Nghiên Cứu
Do hạn chế về dữ liệu trong nước, nghiên cứu này sử dụng dữ liệu từ Trung tâm Thông tin Giao thông Nhật Bản (JARTIC) để xây dựng và kiểm chứng các mô hình dự báo. Dữ liệu này cung cấp thông tin chi tiết về lưu lượng giao thông, tốc độ giao thông, và điều kiện thời tiết, cho phép các nhà nghiên cứu phân tích và dự đoán tình trạng ùn tắc giao thông một cách chính xác hơn. Việc sử dụng dữ liệu quốc tế cũng mở ra cơ hội so sánh và đối chiếu với tình hình giao thông tại Việt Nam.
III. Phương Pháp Mô Hình Dự Báo Giao Thông MaxPFP growth
Mục tiêu nghiên cứu là xử lý dữ liệu lớn và dự đoán khả năng xảy ra kẹt xe của các cung đường trong thời gian mỗi 15 phút. Dựa vào một phần dữ liệu trong quá khứ vừa xảy ra kết hợp với dữ liệu đã dự đoán áp dụng thuật toán khai thác dữ liệu tìm những cung đường thường xuyên xảy ra kẹt xe và có tính lặp lại theo thời gian khi có mưa lớn. Sau đó, hiển thị các cung đường xây ra kẹt xe lên bản đồ và xây dựng thuật toán tìm đường đi tối ưu nhất từ địa điểm A đến địa điểm C tránh các cung đường bị kẹt xe.
3.1. Ứng Dụng Stacked Generalization Để Dự Đoán Chính Xác
Nghiên cứu sử dụng phương pháp Stacked Generalization kết hợp bốn thuật toán dự đoán: Random Forest (RF), Catboost, eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) và Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (Lasso). Trong đó, ba mô hình thuật toán RF, Catboost và XGBoost được sử dụng như là các mô hình nền tảng và Lasso được sử dụng như là một mô hình thuật toán tổng hợp các mô hình trên để tính toán kết quả dự đoán. Sự kết hợp này giúp tăng cường độ chính xác của dự báo bằng cách tận dụng ưu điểm của từng thuật toán.
3.2. Thuật Toán MaxPFP growth Tìm Kiếm Cung Đường Ùn Tắc
Dựa trên một phần dữ liệu mới xảy ra cùng với dữ liệu tiên đoán hợp với thuật toán Maximal Periodic Frequent Pattern (maxPFP-growth) để tìm những cung đường thường xuyên xảy ra tình trạng kẹt xe khi có mưa lớn. Các thí nghiệm được thực hiện bằng cách sử dụng một tập dữ liệu từ dữ liệu cảm biến được thu thập tại Thành phố Kobe, Nhật Bản, từ năm 2014-2015. MaxPFP-growth giúp xác định các mẫu ùn tắc lặp đi lặp lại, từ đó đưa ra các giải pháp phòng ngừa và giảm thiểu tác động.
3.3. Tìm Đường Đi Tối Ưu Tránh Ùn Tắc Giao Thông Do Mưa Lớn
Mục tiêu cuối cùng là cung cấp cho người dùng một công cụ điều hướng thông minh, có khả năng tìm kiếm đường đi tối ưu tránh các khu vực ùn tắc giao thông do mưa lớn. Hệ thống sử dụng thông tin dự báo và thuật toán MaxPFP-growth để xác định các cung đường có nguy cơ ùn tắc cao, sau đó gợi ý các tuyến đường thay thế để người dùng có thể di chuyển một cách nhanh chóng và an toàn.
IV. Kết Quả Đánh Giá Hiệu Quả Hệ Thống RTC PS Dự Báo
Kết quả chứng minh rằng độ chính xác của kết quả dự đoán từ hệ thống RTC-PS khi sử dụng nhiều dữ liệu của cảm biến ở nhiều khu vực trong thành phố. Hệ thống RTC-PS được đề xuất có thể cung cấp sự hiểu biết thấu đáo về khu vực sẽ bị tắc nghẽn giao thông khi có mưa lớn xảy ra trong đô thị, có thể giúp người tham gia giao thông và các cơ quan giám sát có kế hoạch để giảm thiểu ảnh hưởng của kẹt xe đối với hoạt động của thành phố.
4.1. Độ Chính Xác Cao Trong Dự Đoán Ùn Tắc Giao Thông
Các kết quả thực nghiệm cho thấy hệ thống RTC-PS có độ chính xác cao trong việc dự đoán các khu vực có nguy cơ ùn tắc giao thông khi có mưa lớn. Điều này chứng tỏ tính hiệu quả của việc kết hợp các thuật toán dự đoán và MaxPFP-growth để phân tích dữ liệu giao thông và thời tiết. Độ chính xác cao của hệ thống giúp người dùng tin tưởng hơn vào thông tin được cung cấp và đưa ra các quyết định di chuyển sáng suốt.
4.2. Cung Cấp Thông Tin Thấu Đáo Về Tình Hình Giao Thông
Hệ thống RTC-PS không chỉ dự đoán các khu vực có nguy cơ ùn tắc mà còn cung cấp thông tin chi tiết về tình hình giao thông tại các khu vực đó. Người dùng có thể xem bản đồ hiển thị mức độ ùn tắc trên các tuyến đường khác nhau, từ đó lựa chọn lộ trình phù hợp nhất. Thông tin này đặc biệt hữu ích cho người lái xe, giúp họ tránh được các khu vực ùn tắc và tiết kiệm thời gian di chuyển.
V. Ứng Dụng Thực Tế Giải Pháp Cho Giao Thông Mùa Mưa
Đề tài dựa trên ba thuật toán quan trọng: (1) dự đoán mức độ kẹt xe ở từng cung đường khi xảy ra mưa lớn dựa vào dữ liệu lịch sử, (2) khai thác dữ liệu lớn trên một phần dữ liệu lịch sử và dữ liệu tiên đoán để tìm những cung đường có mức độ kẹt xe thường xuyên nhất dựa vào thuật toán maxPFP-Growth và (3) tìm đường đi tối ưu nhất để tránh các cung đường bị kẹt xe. Các thuật toán này đã có các nghiên cứu liên quan. Tuy nhiên, kết hợp các thuật toán trên để giải quyết cho vấn đề hạn chế ảnh hưởng kẹt xe của thành phố tại chưa có nghiên cứu tập trung vào vấn đề này.
5.1. Hỗ Trợ Lực Lượng Chức Năng Điều Tiết Giao Thông Mùa Mưa
Hệ thống dự báo có thể hỗ trợ lực lượng chức năng trong việc điều tiết giao thông mùa mưa. Bằng cách cung cấp thông tin về các khu vực có nguy cơ ùn tắc, hệ thống giúp lực lượng chức năng chủ động điều chỉnh luồng giao thông, phân luồng xe cộ, và giảm thiểu tác động của mưa lớn đến tình hình giao thông chung. Điều này đặc biệt quan trọng trong các tình huống khẩn cấp, khi mưa lớn có thể gây ra ngập lụt và làm tê liệt giao thông.
5.2. Tối Ưu Hóa Lộ Trình Di Chuyển Cho Người Dân Trong Mùa Mưa
Hệ thống cung cấp thông tin về các tuyến đường thay thế, giúp người tham gia giao thông lựa chọn lộ trình di chuyển phù hợp nhất trong mùa mưa. Bằng cách tránh các khu vực có nguy cơ ùn tắc, người dân có thể tiết kiệm thời gian di chuyển, giảm thiểu căng thẳng, và đảm bảo an toàn khi tham gia giao thông.
VI. Kết Luận Tương Lai Ứng Dụng AI Cho Giao Thông Thông Minh
Trong nghiên cứu này, luận văn tập trung xây dựng hệ thống dự đoán có kẹt xe xảy ra khi có mưa lớn bao gồm sáu chương: GIỚI THIỆU, PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU, XÂY DỰNG HỆ THỐNG, KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM, ỨNG DỤNG, KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG. Luận văn đề xuất một hướng tiếp cận mới là sử dụng dữ liệu tiên đoán kẹt xe ở tương lai để khai thác các cung đường kẹt xe dựa trên thuật toán maxPFP-growth. Ý tưởng chính của đề xuất này là sử dụng thuật toán khai thác dữ liệu tìm kiếm các cung đường thường xuyên xuất hiện trong dữ liệu tương lai dựa trên dữ liệu tiên đoán. Việc tìm kiếm các cung đường kẹt xe trong tương lai dựa trên dữ liệu đã tiên đoán có ý nghĩa rất quan trọng trong việc dự báo cũng như hiển thị mức độ kẹt xe sẽ xảy ra như thế nào của các khu vực trong thành phố.
6.1. Tiềm Năng Phát Triển Các Mô Hình Dự Đoán Giao Thông
Các mô hình dự đoán giao thông có tiềm năng phát triển lớn trong tương lai. Với sự tiến bộ của công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy, các mô hình này có thể trở nên chính xác hơn, thông minh hơn, và có khả năng thích ứng tốt hơn với các điều kiện giao thông khác nhau. Việc tích hợp các nguồn dữ liệu đa dạng, bao gồm dữ liệu thời tiết, dữ liệu giao thông, và dữ liệu từ mạng xã hội, cũng có thể giúp cải thiện độ chính xác của dự báo.
6.2. Hướng Nghiên Cứu Tương Lai Giao Thông Thông Minh AI
Hướng nghiên cứu tương lai tập trung vào việc phát triển các hệ thống giao thông thông minh dựa trên AI. Các hệ thống này có khả năng tự động điều chỉnh luồng giao thông, đưa ra các quyết định tối ưu hóa, và cung cấp thông tin chính xác cho người tham gia giao thông. Việc sử dụng AI trong giao thông không chỉ giúp giảm thiểu ùn tắc giao thông mà còn cải thiện an toàn giao thông, giảm ô nhiễm môi trường, và nâng cao chất lượng cuộc sống của người dân.
