伊斯坦布尔的智慧出行：利用时间序列进行交通预测的智慧城市移动应用
人工智能
2023-11-09 v1 信息检索
摘要
近几十年来，移动应用程序获得了极大的普及。面向智慧城市的智慧服务日益受到关注。本研究的主要目标是利用交通密度数据，提出一款用于预测伊斯坦布尔交通拥堵的新型人工智能移动应用程序。它通过基于交通负荷数据集（结合气象条件）的过去数据，使用时间序列方法（LSTM、Transformer 和 XGBoost）来解决该研究问题。将根据 MAPE、MAE 和 RMSE 等性能指标讨论预测模型的仿真结果分析。随后观察到，Transformer 模型做出了最准确的交通预测。所开发的交通预测原型有望成为适合市民日常使用的移动应用未来产品的起点。
引用
@article{arxiv.2212.09448,
title = {Smart Journey in Istanbul: A Mobile Application in Smart Cities for Traffic Estimation by Harnessing Time Series},
author = {Senem Tanberk and Mustafa Can},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.09448},
year = {2023}
}