ЧУҚУР ЎҚИТИШ МОДЕЛЛАРИ АСОСИДА ТРАНСПОРТ ОҚИМИНИ БАШОРАТЛАШ
Annotasiya
. 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.
Kalit so‘zlar:
: транспорт оқими, реккурент нейрон тармоқ, Elman, LSTM, GRU, нормализация, чуқур ўқитиш.Bibliografik manbalar
W. Zeng et al., “Traffic Flow Prediction Based on Hybrid Deep Learning Models Considering Missing Data and Multiple Factors,” Sustainability 2023, Vol. 15, Page 11092, vol. 15, no. 14, p. 11092, Jul. 2023, doi: 10.3390/SU151411092.
H. F. Yang, T. S. DIllon, and Y. P. P. Chen, “Optimized Structure of the Traffic Flow Forecasting Model with a Deep Learning Approach,” IEEE Trans Neural Netw Learn Syst, vol. 28, no. 10, pp. 2371–2381, Oct. 2017, doi: 10.1109/TNNLS.2016.2574840.
B. L. Smith and M. J. Demetsky, “Traffic Flow Forecasting: Comparison of Modeling Approaches,” J Transp Eng, vol. 123, no. 4, pp. 261–266, Jul. 1997, doi: 10.1061/(ASCE)0733-947X(1997)123:4(261).
Farhad Mortezapour Shiri, Thinagaran Perumal, Norwati Mustapha, Raihani Mohamed “A Comprehensive Overview and Comparative Analysis on Deep Learning Models: CNN, RNN, LSTM, GRU” Computer Science, May 2023, pp 1-16, DOI:10.48550/arXiv.2305.17473
S. Hochreiter, J. Schmidhuber, Long Short-Term Memory. Neural Comput. 9, 8, 1735-1780, November 1997.
Yuklashlar
Nashr qilingan
Qanday qilib iqtibos keltirish kerak
Nashr
Bo'lim
Litsenziya
Mualliflik huquqi (c) 2024 Жалелов Р.М.
Ushbu ish Creative Commons Attribution 4.0 Worldwide.
(+998)90 142-39-38
m.z.abdutolibov@gmail.com
@universal_jurnal
Andijon viloyati, Marhamat tumani, Qashqar ko’chasi 189-uy