کاربردیادگیری ماشین در سیستم های حمل و نقل هوشمند(ITS)

این مقاله به بررسی کاربردهای یادگیری ماشین در سیستم های حمل و نقل هوشمند (ITS) می پردازد.یادگیری ماشین به عنوانیک ابزار کلیدی در تحلیل دادهها و بهینه سازی عملکرد سیستم های حمل و نقل ، به ویژه در زمینه های نظارت ترافیکی ، پیش بینی تقاضا و مدیریت ترافیک ، مطرح شده است . روشهای مختلف یادگیری ماشین ، از جمله یادگیری تحت نظارت ویادگیری بدون نظارت، به طور جامع بررسی می شوند. در بخش های مختلف مقاله ، مراحل تحلیل دادهها شامل تعریف دقیق مساله ، جمع آوری دادههای مربوطه ، ادغام دادهها از منابع مختلف و پیش پردازش دادهها به منظور آمادهسازی برای تحلیل ، مورد بحث قرار می گیرد.علاوه بر این ، الگوریتم های متنوعیادگیری ماشین برای تحلیل دادهها، از جمله روشهای رگرسیون، درخت های تصمیم ، شبکه های عصبی و ماشین های بردار پشتیبان، معرفی و کاربردهای آنها در بهبود تصمیم گیری و پیش بینی های مرتبط با ترافیک و حمل و نقل بررسی می شوند. هدف این مقاله ، ارائه یک چارچوب تحلیلی برای استفاده موثر ازیادگیری ماشین در سیستم های حمل و نقل هوشمند و شناسایی چالش ها و فرصت های موجود در این حوزه است .

کلیدواژه ها:

یادگیری ماشین ، سیستم های حمل و نقل هوشمند ، یادگیری تحت نظارت ، یادگیری بدون نظارت ، تحلیل دادهها ، الگوریتم های یادگیری ماشین