Çox kəsişmə şəbəkələrində şəhər trafikini idarə etmək üçün yeni üsul Beynəlxalq İnformasiya və Kommunikasiya Texnologiyaları jurnalında müzakirə olunur . Tədqiqat səmərəliliyin və uyğunlaşmanın təkmilləşdirilməsini vəd edir və texnologiyaların birləşdirilməsi ilə sıx şəhər ərazilərində tıxacın və gözlənilməz yol hərəkətinin uzun müddətdir davam edən problemlərini həll edə bilər.

Renyong Zhang, Shibiao He və Peng Lu, Chongqing, Chongqing Mühəndislik İnstitutu, avtomobildən hər şeyə (V2X) texnologiyasından istifadənin nəqliyyat vasitələrinə və infrastruktura yol şəraiti və trafik haqqında real vaxt məlumatlarını mübadilə etməyə imkan verə biləcəyini təklif edir . Məlumatların bu davamlı mübadiləsi nəqliyyat vasitələrinin hərəkətini təhlükəsiz şəkildə hamarlaşdırmaq üçün yol hərəkətinin idarə edilməsi sistemlərinin svetoforlara, sürət və zolaq məhdudiyyətlərinə nəzarət üsulunu təkmilləşdirəcək.

Komandanın təklif etdiyi sistem nümunələri tanımaq və proqnozlar vermək üçün nəzərdə tutulmuş süni intellekt növü olan təkmilləşdirilmiş uzunmüddətli qısamüddətli yaddaş (LSTM) modelindən istifadə edir. “Sürüşən zaman pəncərəsi” yeniləmə mexanizmindən istifadə etməklə, model tarixi kontekstini qoruyaraq real vaxt məlumatlarından öyrənə bilər. İkisini tarazlaşdırmaqla, sistemdəki ümumi hesablama yükünü azaltmaqla və proqnozlaşdırma vaxtlarını yarıya endirməklə, trafik axınına daha sürətli düzəlişlər edilə bilər.

Komanda simulyasiyalar apardı və nümayiş etdirdi ki, bu cür yanaşma avtomobilin orta gecikmələrini üçdə bir qədər azalda bilər və yol “keçirmə qabiliyyətini” demək olar ki, 15% artıra bilər. Nəticə daha qısa səyahət vaxtları və daha hamar trafik axını olacaq. Bu, həm də yanacaq sərfiyyatını yaxşılaşdırmalı və avtomobilin ümumi emissiyasını azaltmalıdır.

Ənənəvi nəqliyyatın idarə edilməsi sistemləri tarixi məlumatlardan və ya məhdud real vaxt girişlərindən istifadə edir və buna görə də əl ilə daxil edilmədən müəyyən vaxtda faktiki yol şəraitinə cavab verə bilməz. Bu cür sistemlər daha az mürəkkəb trafik ssenarilərində faydalıdır, lakin trafikdə sürətli və gözlənilməz dəyişikliklərin öhdəsindən gəlmək üçün mübarizə aparır, xüsusən də daha böyük, bir-birinə bağlı şəbəkələrdə. Yeni təklif olunan sistem daha həssas və dəqiq düzəlişlər təklif edərək bu məhdudiyyətləri aradan qaldırır.

Ətraflı məlumat: Renyong Zhang et al, Avtomobil-yol əməkdaşlığı V2X və təkmilləşdirilmiş LSTM əsasında çox kəsişmədə nəqliyyat axınının proqnozlaşdırılmasına nəzarət, Beynəlxalq İnformasiya və Kommunikasiya Texnologiyaları Jurnalı (2024). DOI: 10.1504/IJICT.2024.143411Inderscience tərəfindən təmin edilmişdir