Моделі прогнозування автомобільного трафіку на основі LSTM при розробці прикладних програм - Льовкін , Валерій Миколайович (Технічна інженерія, 2023)
У роботі досліджується проблема прогнозування автомобільного трафіку, яка є важливою для мешканців сучасних міст і їх груп при плануванні переміщень у місті зокрема і власних справ в цілому, враховуючи підвищення забрудненості повітря зі збільшенням трафіку. Мета роботи полягала в дослідженні впливу різних вхідних ознак LSTM-моделі та тривалості вхідного часового інтервалу на результати прогнозування автомобільного трафіку в місті. Запропоновані рішення дозволяють подолати обмеження щодо необхідності наявності цілої системи станцій спостереження та великого набору історичних даних, які виникають при використанні моделей, запропонованих у дослідженнях інших авторів. У роботі задача прогнозування автомобільного трафіку, яка є задачею прогнозування часового ряду, розглянута у перспективі 6 наступних годин з інтеграцією створених моделей до прикладних програм, для чого визначено відповідні процедури збору та оброблення даних. Проведено експериментальне дослідження на основі даних, зібраних за 59 станціями спостереження, оцінювання результатів якого відбувається за рядом показників (середньої абсолютної, середньоквадратичної і кореня середньоквадратичної похибки) щодо точності та за коефіцієнтом детермінації стосовно інформативності. Запропоновані моделі прогнозування побудовані на основі використання довгої короткочасної пам’яті. Експериментальне дослідження підтвердило підвищення точності та інформативності створених моделей при використанні більш тривалого вхідного часового інтервалу (24 годин замість 6) та додаткових вхідних ознак на основі даних трафіку станцій спостереження, які були відібрані зі всього набору станцій за допомогою ансамблів дерев рішень на основі методу Random Forest.