Manapság egyre nagyobb problémát jelentenek a nagyvárosokban és az autópályákon ki- alakult forgalmi dugók, amelyek komoly légszennyezést okoznak, valamint negatív gazda- sági következményei is vannak. A forgalmi dugók száma és hatása jelentősen csökkenthető intelligens forgalomirányítási rendszerekkel, amennyiben ezek a rendszerek képesek meg- felelő időben és megfelelő módon beavatkozni a forgalom alakulásába. A előző félév során a célom az volt, hogy létrehozzak egy olyan Stream Processing alapokon nyugvó proof-of-concept rendszert, ami mesterséges intelligencia alapú predikciós modellek segítségével képes forgalmi adatokat valós időben előrejelezni és ezzel támogatni az intelligens forgalomirányító rendszereket. Ebben a félévben a munkám célja a minél pontosabb előrejelző modell megalkotása volt. Először a forgalmi adatok felhasználásával és előfeldolgozásával foglalkoztam. Ezek után az időjárási adatok felhasználásának a hatását vizsgáltam az előrejelzés pontosságára. Az adathalmazok összeillesztése után megvizsgáltam, hogy milyen esetekben, mely -és mennyi időjárási adatot érdemes figyelembe venni. Munkám végén különböző modelltípusok teljesítményét hasonlítottam össze különböző metrikák szerint.
Kismóni Botond
2021-12-13
Támogató: Cloudera