近日，据外媒报道，韩国蔚山国立科学技术研究所(UNIST)的一个研究团队展示了一套全新的人工智能交通预测分析系统，可以在5-15分钟内预测交通状况。目前平均预测结果只有4 km/h左右..据悉，新的人工智能分析系统可以通过车辆监视器获得的数据来监测和预测交通拥堵。UNIST教授Sungahn Ko领导了这项突破性技术的研发，并与普渡大学和亚利桑那州立大学的研究团队共同完成了研发工作。在开发过程中，三所大学的团队提取了任务需求，并结合长时和短时记忆(LSTM)模型进行拥塞预测，从而设计了检测拥塞原因和拥塞延伸方向的加权方法。这个新系统主要由两个模块组成:一个模块负责分析和预测交通状况；另一个模块负责可视化分析和预测结果。不同于以往通过概率和统计方法分析和预测历史交通记录的方式，新系统增加了深度学习算法，可以分析和预测实时交通状况，从而提供更高的预测精度。Sungahn Ko教授表示，“这项技术使用了大量的交通数据，可以结合交通广播服务或导航，在恶劣的交通环境下规划最优的行驶路线。未来还将加入天气、事故等其他因素进行预测，以开发出更准确的预测模型。”目前，这项新技术已被蔚山市的交通广播网(TBN)用于向当地居民提供交通预报信息。据悉，这项技术将在不久的将来推广到韩国其他城市。到今年年底，申请城市将包括韩国光州、釜山和仁川。近日，据外媒报道，韩国蔚山国立科学技术研究所(UNIST)的一个研究团队展示了一套全新的人工智能交通预测分析系统，可以在5-15分钟内预测交通状况。目前平均预测结果只有4 km/h左右..据悉，新的人工智能分析系统可以通过车辆监视器获得的数据来监测和预测交通拥堵。UNIST教授Sungahn Ko领导了这项突破性技术的研发，并与普渡大学和亚利桑那州立大学的研究团队共同完成了研发工作。在开发过程中，三所大学的团队提取任务需求，结合长时和短时记忆(LSTM)模型进行拥塞预测，从而设计出检测拥塞原因和拥塞延伸方向的加权方法。这个新系统主要由两个模块组成:一个模块负责分析和预测交通状况；另一个模块负责可视化分析和预测结果。不同于以往通过概率和统计方法分析和预测历史交通记录的方式，新系统增加了深度学习算法，可以分析和预测实时交通状况，从而提供更高的预测精度。Sungahn Ko教授表示，“这项技术使用了大量的交通数据，可以结合交通广播服务或导航，在恶劣的交通环境下规划最优的行驶路线。未来还将加入天气、事故等其他因素进行预测，以开发出更准确的预测模型。”目前，这项新技术已被蔚山市的交通广播网(TBN)用于向当地居民提供交通预报信息。据悉，这项技术将在不久的将来推广到韩国其他城市。到今年年底，申请城市将包括韩国光州、釜山和仁川。
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