جدید ٹریفک کی پیچیدہ کارکردگی

ٹریفک پیشینگوئیوں نے سادہ تاریخی اوسط سے ایک تربیت شروع کی ہے جو فعال تبدیلیوں کے ایک زمانے کے حساب سے حساب کرنا ضروری ہے. Congistion کے نمونے نہ صرف دن کے اوقات کے ساتھ گردش کرتے ہیں بلکہ موسمیاتی واقعات ، حادثات ، کھیلوں اور سماجی میڈیا کے واقعات کے ساتھ بھی. روایتی ماڈلز ان غیر آئی ایم ایم اے یا کلمان فیلڈر پر قبضہ کرنے کے لئے جدوجہد کرتے ہیں. [ تصویریں ]

ٹریفک کے لئے گہرا مطالعہ کرنا

انکارن نیوورل نیٹ ورکس اور ایل ایس ٹی ایمس

ری ایکٹر نیوکلیئر نیٹ ورکس (RN)سے حل کرنے کے لیے بنایا گیا ہے، جو انہیں وقت-T-Confer Trans ڈیٹا کے لیے ایک قدرتی فٹ بنا دیتا ہے. تاہم، ونیلا RNs کو طویل کشش ثقل سے دوچار کرتا ہے، ان کی صلاحیت کو دور دراز تک، طویل مختصر سی عمر کے میکانیات (LSTM) نیٹ ورکز کے ذریعے کنٹرول کرتا ہے، جنہیں عام طور پر میموریل کے نظاموں کے ذریعے استعمال کیا جا سکتا ہے

سُرخ رنگوں کے لیے ہنگامی نیٹ ورکس

ٹریفک ڈیٹا خالص squencial نہیں بلکہ اس کے پاس ایک سُستياب ہوتا ہے جس کے پاس رفتار بھی ہے پڑوسیي ایبٹ آباد نیوي نیٹ ورکس (CN) پر کو عمل کیا جاتا ہے.

ٹرانسپورٹ ماڈلز اور توجہ میچز

حال ہی میں ، ٹرانسمیٹر آرکائیو شدہ — اصل میں قدرتی زبان کی تیاری کے لئے تیار کی گئی ہے — ٹریفک کی تشخیص کے لئے تیار کی گئی ہے. خود کار نقل و حمل کو اس بات کی اجازت دیتا ہے کہ جب کوئی تشخیص ، کسی حساب کے بغیر ، غیر متوقع طور پر ردوبدل کرنے والے اور اچانک آنے والے واقعات کے لئے ردوبدل کرنے والے شخص کو بالخصوص مؤثر بناتا ہے ۔ [3] [3]اپنے اوپر والے اعداد و شمار کے تحت استعمال کئے جانے والے معلومات کو استعمال کریں ]

حقیقی وقت پریفیکچرنگ کے لیے روٹ ڈاٹا پائپ لائن تعمیر کریں

ایک گہری سیکھنے کا ماڈل صرف اتنا ہی اچھا ہے جتنا ڈیٹا اسے ختم کر دیتا ہے۔

  • ] سینئر ڈیٹا — انورکشن کی نقل و حمل، ریڈار اور لیدار کو مقررہ نکات پر گاڑیوں کی اہمیت اور رفتار فراہم کرتی ہے۔
  • — نقل و حمل اور پلوں کی گاڑیوں کے فیچر کار ڈاٹا مسلسل سفر کی پیشکش کرتا ہے۔
  • [Weather food — پریفیکچرنگ، سیاحت اور درجہ حرارت براہ راست گاڑیوں کے عمل کو متاثر کرتا ہے۔
  • — کنگز، کھیلوں اور تہواروں میں بے حد تیزی سے پھیلتی ہوئی آوازیں پیدا ہوتی ہیں۔

ڈیٹا پر قبلي معاملہ کر نا هے کي نا تمام تر قابل استعمالي هے مثلاً ما وٴ س کو يا ماورائي جنکشن کے ليے استعمال کيا جا تا هے ۔

ٹریننگ اور ایوارڈنگ ٹریفک پریڈیشن ماڈلز

مڈل ٹریننگ کا آغاز تاریخی اعداد و شمار کے ساتھ تربیت ، درستی ، اور امتحانی سیٹوں پر شروع ہوتا ہے جب کہ متوقع طور پر محفوظ رکھے ہوئے وقت — آئندہ معلومات کو محفوظ کرنا ہوگا. معیاری نقصان میں اندرونی طور پر ناقص غلطی (MAE) اور روٹ ایم ایس اے) شامل ہے اگرچہ وضاحت کے لیے ٹریفک کی کمی کی رپورٹ بھی بہت زیادہ ہے کیونکہ ٹریفک ڈاٹ کو نقصان پہنچانے کی اکثر اوقات میں (اس وقت) ختم کرنا پڑتا ہے جیسے کہ نقصان کے واقعات : [3]

ہائیپرمپرامیں تُو استعمال کیا جا سکتا ہے Bayesian Montimization یا Garl search. Keperprameters میں LSTMprameters کی تعداد، سی این ایس سی میں فیلڈز کی تعداد، سیکھنے کی رفتار اور ترتیب لمبائی کی رفتار پر گہرے نمونے استعمال کرنا شامل ہے

حقیقی وقت انفنٹری اور دیپالپور اسٹریٹجک ہیں۔

نقل و حمل کے لیے تربیت یافتہ ماڈل بنانا ایک ایسی کیمیائی ترکیب کی ضرورت ہوتی ہے جو پسٹن، پٹنہ اور قیمتوں کے ذریعے توازن قائم کرتی ہے. بہت سی تنظیمیں ڈرافٹ ماڈلز کو استعمال کرتی ہیں اور انہیں ایس ایم اے پی اے کی مدد سے فریم ورکرز استعمال کرتی ہیں، ترچ سروس سروس یا این وی آئی اے ٹریٹن انف سروسز کی طرح

ایک اَور چیلنج بتدریج ہے : ٹریفک کے نمونے مہینے بھر میں تبدیل ہوتے ہیں (جیسے کہ نئی سڑک کھولنی ، نقل‌مکانی کرنا ) ۔

شہر میں شہریت اور مستقبل کے بارے میں معلومات

گہری سیکھنے کی صلاحیت رکھنے والی ٹریفک کی حادثاتی کارروائی پہلے ہی سے 10–20 کے سفر کے اوقات میں کم کر رہی ہے پائلٹ شہروں میں عقل ٹریفک سگنل کنٹرول اور فعال راستے کی سفارشات کو ممکن بنایا جا رہا ہے.

مستقبل کی تحقیق گراف neral نیٹ ورک (GN) کی تنصیبات کر رہی ہے جو سڑک نیٹ ورک کو گراف کے طور پر علاج کر رہی ہے، اس سے اوپری ہاتھ لگانے کی اجازت دیتا ہے Gorg-ons سے متعلقہ چندے کو بہتر بنانے کے لئے. Mult-modal ماڈل جو کہ Conset table کے ذریعے سے متعلق معلومات فراہم کر رہا ہے،