طراحی الگوریتم هوش مصنوعی برای پیش‌بینی ترافیک شهری
پیش‌بینی ترافیک شهری یکی از مسائل مهم در حوزه حمل و نقل شهری است. با توجه به رشد روزافزون شهرها و افزایش تعداد وسایل نقلیه، پیش‌بینی دقیق و زمان‌بندی مناسب برای ترافیک در شهرها می‌تواند در بهبود مدیریت حمل‌ونقل شهری و کاهش ترافیک ناپایدار به کار گرفته شود.
برای پیش‌بینی ترافیک شهری، می‌توان از الگوریتم‌های هوش مصنوعی استفاده کرد. این الگوریتم‌ها با بهره‌گیری از روش‌های یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل داده‌ها، قادر به تحلیل و استنتاج درباره‌ی رفتار ترافیکی در شهرها هستند.
یکی از روش‌هایی که برای طراحی الگوریتم هوش مصنوعی در پیش‌بینی ترافیک شهری استفاده می‌شود، الگوریتم شبکه‌های عصبی است. در این روش، با استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی، ساختار ترافیک و رفتار رانندگان در شهرها مدلسازی می‌شود. با ورودی دادن اطلاعات مانند زمان درروز، رویدادها و شرایط پیش‌بینی شده، شبکه‌های عصبی قادر به پیش‌بینی ترافیک در زمان‌های مختلف هستند.
در الگوریتم شبکه‌های عصبی، تعداد لایه‌ها و تعداد نورون‌ها در هر لایه، به توجه به پیچیدگی مسئله مورد نظر باید تعیین شود. همچنین، تعیین روابط بین لایه‌ها و وزن‌دهی به آن‌ها نیز بر اساس تجربه و دانش شهرها و متخصصان حمل‌ونقل انجام می‌شود.
علاوه بر شبکه‌های عصبی، الگوریتم‌های ژنتیک نیز در پیش‌بینی ترافیک شهری مورد استفاده قرار می‌گیرند. در این روش، با استفاده از تکنیک‌های ارتقاء جمعیت بهینه، بهبود و پیش‌بینی ترافیک در شهرها انجام می‌شود. با اعمال ساختارهای کروموزومی و عملیات تکوین و تطابق، الگوریتم ژنتیک به بهترین مدل برای ترافیک در شهرها می‌رسد.
به منظور طراحی الگوریتم هوش مصنوعی برای پیش‌بینی ترافیک شهری، نیاز به داده‌های ترافیک و متغیرهای مورد نظر است. این داده‌ها می‌توانند از سامانه‌های راهبری شهری، داده‌های مرورگرها و اطلاعات راهروها جمع‌آوری شوند. سپس با استفاده از الگوریتم شبکه‌های عصبی و ژنتیک، این داده‌ها تجزیه و تحلیل شده و پیش‌بینی ترافیک انجام می‌شود.
به طور خلاصه، طراحی الگوریتم هوش مصنوعی برای پیش‌بینی ترافیک شهری با استفاده از روش‌های شبکه‌های عصبی و ژنتیک می‌تواند در بهبود و مدیریت بهتر ترافیک شهرها مؤثر باشد. این الگوریتم‌ها با بهره‌گیری از داده‌های ترافیک موجود و با استفاده از الگوریتم‌های مناسب، توانایی پیش‌بینی و بهبود ترافیک شهری را دارا می‌باشند.
منابع:
1. Li, Y., Liu, H., & Sun, Y. (2018). Short-Term Traffic Flow Prediction with LSTM Recurrent Neural Network. arXiv preprint arXiv:1802.06771.
2. Wang, D., Zhang, G., & Fu, B. (2019). A Framework for Urban Traffic Prediction: Neural Networks, Genetic Algorithms, and Simulation. IEEE Access, 7, 103580-103589.
3. Wang, F. Y., & Knoop, V. L. (1996). Genetic algorithms for urban traffic signal control optimization. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 4(3-4), 151-166.