Проблема прогнозування автомобільного трафіку в місті пов'язана з розв'язанням одночасно і завдань переміщення в місті, і визначення забрудненості повітря в місті. Сучасні моделі прогнозування мають надмірну складність при використанні для окремих станцій, потребують великої кількості станцій спостереження, тривалого періоду спостереження зокрема у випадку погодинного прогнозування. Тому існує потреба в створенні відповідного метода, який дозволить подолати ці обмеження. Об'єктом роботи є автомобільний трафік у місті. Мета роботи - розробити метод прогнозування автомобільного трафіку, який дозволить створити моделі для визначення трафіку за станціями у майбутньому в умовах обмеженості даних та ресурсів. Запропоновано метод агентно-орієнтованого прогнозування автомобільного трафіку в умовах обмеженості наявних даних і обчислювальних ресурсів. Даний метод грунтується на використанні двонаправлених LSTM моделей з вхідними ознаками, якими є дані, отримані від агента, що відповідає станції прогнозування, та від агентів, що представляють інші інформативні станції у місті, які обираються на основі використання ансамблів дерев рішень за допомогою методу Random Forest. Довжина вхідного часового інтервалу в методі обирається на основі даних автокореляції. Експериментальне дослідження проводилося на основі даних про трафік у місті Мадрид, використовуючи дані, зібрані за 59 станціями спостереження. У результаті застосування створених на основі запропонованого методу моделей було отримано підвищену точність прогнозування, яку було підтверджено зменшенням значень MSE, MAE, RMSE, та підвищену інформативність порівняно з базовими LSTM-моделями. Висновки: отримані в результаті проведеного дослідження моделі відрізняються оптимальною кількістю вхідних ознак порівняно з відомими, не потребують використання цілісної системи станцій у місті на всіх автомобільних дорогах. Це дозволяє використовувати дані моделі в умовах обмеження ресурсів та обмеженої доступності даних про трафік у місті. При цьому забезпечується достатньо висока інформативність створених моделей з придатним для застосування на практиці рівнем точності прогнозування.

 Наукова періодика України 

---

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"