. Мазкур тадқиқот жаҳонда транспорт воситалар сонини ўсиши билан боғлиқ бўлган тирбандлик муаммосини тадқиқ қилишга бағишланган бўлиб, унда чуқур ўқитиш моделларидан фойдаланган ҳолда транспорт оқимларини башоратлаш учун тажрибалар таҳлили келтирилган. Тажрибалар учун Elman модели, LSTM ва GRU моделини ўз ичига олган реккурент нейрон тармоқлари танланган бўлиб, уларнинг ишлашини таққослаш учун MSE кўрсаткичидан фойдаланилган. Натижалар шуни кўрсатдики, GRU модели транспорт оқимларини башоратлашда энг яхши самарадорликни намойиш этади, бу эса уни тирбандликни бошқариш ва транспорт инфратузилмасини оптималлаштириш учун истиқболли воситага айлантиради.