SỬ DỤNG MÔ HÌNH PHÂN LỚP ĐỂ DỰ ĐOÁN MẬT ĐỘ GIAO THÔNG

Abstract

Ngày nay, với tốc độ đô thị hóa ngày càng trở thành một xu hướng phát triển cho hầu hết các thành phố trên thế giới nói chung và tại Việt Nam nói riêng, đã thúc đẩy nhu cầu đi lại và sử dụng các phương tiện giao thông của người dân ngày càng tăng cao. Điều này sẽ tạo ra các nhu cầu trong việc lựa chọn các tuyến giao thông thích hợp cho việc di chuyển giữa các địa điểm trong đô thị hoặc cả vùng ngoại ô. Với nhu cầu lựa chọn đó, việc hình thành các sản phẩm phần mềm hỗ trợ việc dự đoán mật độ tham gia giao thông tại một địa điểm xác định trong một khoảng thời gian xác định trước ngày càng trở nên thiết thực hơn bao giờ hết. Với mong muốn có thể đưa ra một hệ thống có thể dự đoán được mật độ giao thông dựa trên các thuật toán phân tích và xử lý dữ liệu, tác giả luận văn đã thực hiện việc nghiên cứu các thuật toán phân lớp một cách triệt để và tiến hành thực nghiệm hệ thống trên các dữ liệu đã thu thập được. Hệ thống sẽ dựa vào các thông tin và số liệu phân tích được sử dụng các mô hình phân lớp như SVM, Decision Tree, Bayer và Neural Network, sau đó trả về cho người dùng kết quả mật độ giao thông tại một vị trí xác định trong một khoảng thời gian xác định.