المستخلص: |
في الآونة الأخيرة، تحولت دراسة السلاسل الزمنية والتنبؤ بحركة المرور إلى رؤية جديدة في ابتكار البيانات، حيث يحتوي تحليل حركة المرور في شبكة الطرقات داخل وخارج المدن وعملية التنبؤ بها على تطبيقات واسعة وشاملة من المجالات وقد اجتذبت مؤخرا عددا كبيرا من الدراسات، وتعتبر ضرورية لأنظمة النقل الذكية. في هذه الأطروحة، يقدم النهج المقترح نموذجا جديدا للتنبؤ بحركة مرور السلاسل الزمنية بناء على ميزة انتقائية باستخدام نظرية المجموعة الضبابية (Fuzzy Set Theory) وطريقة وزن الانتروبيا (Entropy Weight Method) للعثور على الوقت المقدر بين منطقتين مختلفتين داخل المدن الكبرى. وقد تم اختبار النتائج استنادا على أنواع مختلفة من المصنفات (SVM, RProp, Decision Tree, K Nearest Neighbor) باستخدام برنامج تحليل البيانات (KNIME). في الفصل الأول من هذه الدراسة قمنا بتقديم نظرة عامة حول السلاسل الزمنية، ومعلومات أساسية حول التنبؤ بحركة مرور للسلاسل الزمنية بناء على الميزات الانتقائية، وأيضا قمنا بعرض الهيكل التنظيمي لهذه الأطروحة، بينما يعرض الفصل الثاني الأعمال السابقة التي قام بحثنا على أساسها. يحتوي الفصل الثالث والرابع على المنهجية كما هو موصوف بالتفصيل ويحتوي على الإطار العام للسلسلة الزمنية مع تفاصيل حول جميع المراحل وتفاصيل حول (KNIME Analytics)، ويحمل فصل التنفيذ عرضا لاحقا للنهج المقترح، كما يوضح ويشرح تفاصيل التنفيذ خطوة بخطوة، ويسلط الضوء على الإطار المعياري لمجموعة البيانات. في الفصل الخامس، يتم تقديم نتائج التجربة التي تم تحقيقها نتيجة تنفيذ النهج المقترح. في الفصل السادس، مراجعة للمساهمات وخاتمة الأطروحة وقائمة بالأفكار الممكنة للبحوث المستقبلية.
|