Dự báo tình trạng giao thông trong đô thị dựa vào dữ liệu từ cộng đồng - Quang, Trần Minh; Hà, Mai Tấn; Nam, Phạm Nguyễn Hoàng; Long, Nguyễn Xuân (Journal of Transportation Science and Technology, 2022)
Ùn tắc giao thông (UTGT) gây ảnh hưởng tiêu cực đến kinh tế, xã hội và là một trong những vấn đề nan giải ở các đô thị lớn. Dự báo tình trạng giao thông (TTGT) một cách chính xác và kịp thời là một trong những giải pháp hữu hiệu góp phần giải quyết bài toán UTGT và hoàn thiện hệ thống giao thông thông minh (ITS) đô thị. Để giải quyết vấn đề này ta cần phải thu thập dữ liệu giao thông liên tục, ở mọi đoạn đường trên hệ thống giao thông của thành phố. Đây là một yêu cầu khó đáp ứng được trong thực tế do các hệ thống cảm biến cố định (ví dụ các hệ thống camera giao thông) khó có thể được triển khai trên diện rộng vì các ràng buộc về kỹ thuật và chi phí, nhất là trong bối cảnh hạ tầng giao thông đô thị chưa phát triển ở các nước đang phát triển như ở Việt Nam. Nghiên cứu này đề xuất giải pháp giải quyết các vấn đề nêu trên, theo đó một khung thức (framework) thu thập dữ liệu giao thông dựa vào cộng đồng được đề xuất và phát triển. Hơn nữa, các giải pháp phân tích dữ liệu trong quá khứ để dự báo TTGT ở những nơi bị thiếu dữ liệu cũng được đề xuất nhằm nâng cao hiệu quả và độ bao phủ của hệ thống. Các kết quả thử nghiệm thực tế cho thấy tính hiệu quả cũng như tính khả thi của các giải pháp đề xuất.
Keywords: Giao thông thông minh; ùn tắc giao thông; cảnh báo tình trạng giao thông; dữ liệu từ cộng đồng; khai phá dữ liệu