2. CÁC KHÁI NIỆM, LÝ THUYẾT CƠ SỞ LIÊN QUAN, PHƯƠNG PHÁP
3.2Ứng dụng mô hình gom cụm FCMP (Fuzzy C-Mixed Prototype) để
PROTOTYPE) ĐỂ PHÂN LỚP GIAO THÔNG
3.2.1 VẤN ĐỀ BÀI TOÁN
• Tại một địa điểm X trên đường giao thông, thực hiện khảo sát lưu lượng xe đi qua trong một khoảng thời gian t nào đó.
• Giả sử t=15 phút, ta tiến hành 24x4 = 96 lần khảo sát lưu lượng xe đi qua tại địa điểm X để biết được lưu lượng xe tại từng thời điểm khác nhau trong ngày.
• Tương tự, ta lại khảo sát lưu lượng xe trong cùng một thời điểm nhưng ở những ngày khác nhau trong tuần (thứ 2, thứ 3,..,ngày lễ ).
• Cuối cùng, ta sẽ có được số liệu thống kê và đồ thị biểu diễn giữa thời gian và lưu lượng xe xảy ra trong thời gian đó.
3.2.2 HUỚNG GIẢI QUYẾT BÀI TOÁN
Xây dựng hệ thống dự báo lưu lượng xe xảy ra tại một địa điểm X trong một khoảng thời gian nào đó, khi biết được trạng thái trong quá khứ của nó và các giao lộ lân cận.
4. KẾT LUẬN, HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• Hiện nay, có rất nhiều hướng nghiên cứu về việc ứng dụng công nghệ
thông tin trong lĩnh vực dự báo và điều phối giao thông :
- Dự báo mức độ kẹt xe dựa vào xử lý ảnh giao thông và ứng dụng mạng Neural.
- Ứng dụng Logic mờ để điều phối giao thông.
- Phân lớp và dự báo giao thông ứng dụng kỹ thuật gom cụm mờ. - Dự báo giao thông dựa vào cơ sở lý thuyết Xích Markov.
• Mỗi phương pháp đều có những ưu và nhược điểm của nó tùy thuộc vào
mức độ hỗ trợ của việc ứng dụng.
- Dự báo dựa vào xử lý ảnh giao thông đòi hỏi phải lắp đặt hệ thống Camera tại các giao lộ để Capture ảnh và gởi về trung tâm xử lý. - Phân loại kẹt xe bằng gom cụm mờ đòi hỏi phải lắp đặt thiết bị đo
5. TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1]. Chuyên đề công nghệ tri thức và ứng dụng, Khóa 3, GS.TSKH. Hoàng Kiếm, Trường ĐH CNTT, ĐHQG TP.HCM , 2006.
[2]. Bài giảng cao học môn học công nghệ tri thức và ứng dụng, GS.TSKH. Hoàng Kiếm, Trường ĐH KHTN, ĐHQG TP.HCM , 2004.
[3]. Chuyên đề khai phá dữ liệu và nhà kho dữ liệu, PGS.TS. Đỗ Phúc, Trường ĐH CNTT, ĐHQG TP.HCM, 2007.
[4]. Giáo trình khai thác dữ liệu, PGS.TS. Đỗ Phúc, Trường ĐH CNTT, ĐHQG TP.HCM, Nhà xuất bản ĐHQG TP.HCM, 2006.
[5]. Cơ sở lý thuyết Xích Markov.
[6]. Các mô hình Xác suất và ứng dụng, phần 1: Xích Markov và ứng dụng. Nguyễn Duy Tiến. Nxb Đại học Quốc gia Hà nội, 2001.
[7]. Ứng dụng logic mờ trong điều phối giao thông.
[8]. Slide giáo trình Gom cụm, GS.TS. Hồ Tú Bảo.
[9]. Christiane Stutz and Thomas A.Runkler, “Classificaton and Prediction”
[10]. Christiane Stutz and Thomas A.Runkler, “Classificaton and Prediction of road Traffic Control Using Application – Specific Fuzzy Clustering”, IEEE Trans Fuzzy Syst, vol 10, pp 297-308, June 2004.
[11]. Liyan Zhang, “Comparion of Fuzzy C-Means Algorithm and New Fuzzy Clustering and Fuzzy Merging Algorithm”, Computer Science Derpartment – University of Nevade, Reno, May 2005.