БИШКЕК ШААРЫНДА ТРАНСПОРТТУК КЫЙМЫЛДЫ ОПТИМАЛДАШТЫРУУ ҮЧҮН МАШИНАЛЫК ОКУТУУ ЫКМАЛАРЫН КОЛДОНУУ

Авторлор

А.К. Кадыржанов Колдонмо информатика боюнча Кыргыз-Герман университети
Р.А. Косо-Оглы Колдонмо информатика боюнча Кыргыз-Герман университети

##semicolon##

машиналык окутуу##common.commaListSeparator## транспорт агымдары##common.commaListSeparator## кыймылды оптималдаштыруу##common.commaListSeparator## сапар убактысын божомолдоо##common.commaListSeparator## Бишкек##common.commaListSeparator## OpenRouteService##common.commaListSeparator## адаптивдүү светофорлор

Аннотация

Бул макалада Бишкек шаарындагы транспорт агымдарын талдоо жана оптималдаштыруу үчүн машиналык үйрөнүү алгоритмдерин колдонуу каралат. Изилдөө транспорт кыймылынын мыйзамченемдүүлүктөрүн аныктоого жана OpenRouteService сервиси тарабынан берилген маалыматтардын негизинде жол жүрүү убактысын болжолдоо моделин иштеп чыгууга багытталган. Сунушталган ыкма жол кыймылынын интенсивдүүлүгүнө жараша светофор циклдеринин ишин ылайыкташтыруу боюнча сунуштарды түзүүгө мүмкүндүк берет. Сунушталган моделди ишке ашыруу транспорттук тыгындарды азайтууга жана шаардык транспорт системасынын натыйжалуулугун жогорулатууга өбөлгө түзүшү мүмкүн.

##submission.citations##

1. Казанцев М. Р., Верзунов С. Н. Методологические подходы к оценке влияния моторного транспорта на состояние атмосферного воздуха в городе Бишкек // Проблемы автоматики и управления. — 2025. — № 2. — С. 74–87.

2. Breiman L. Random Forests // Machine Learning. — 2001. — Vol. 45, No. 1. — P. 5–32. — DOI: 10.1023/A:1010933404324.

3. Nagy A. M., Simon G., Szabó R., Varga P. Survey on traffic prediction in smart cities // Transportation Research Procedia. — 2018. — Vol. 27. — P. 475–482.

4. Abduljabbar R., Dia H., Liyanage S., Bagloee S. A. Machine learning traffic flow prediction models for smart cities // Buildings. — 2020. — Vol. 10, No. 7. — Art. 155. — DOI: 10.3390/buildings10070155.

5. Liu Z., Li Z., Li M., Xing X., Lu Y. Urban traffic prediction from mobility data using deep learning // IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. — 2018. — Vol. 19, No. 7. — P. 2140–2151.

6. Chen Y., Lv Y., Wang F.-Y., Li X., Wang S. When traffic flow prediction and wireless big data analytics meet // IEEE Network. — 2018. — Vol. 32, No. 4. — P. 58–64. — DOI: 10.1109/MNET.2018.1700209.

7. Zhao W., Zhang S., Zhou B., Wang B. STCGAT: A spatio-temporal causal graph attention network for traffic flow prediction // arXiv. — 2022. — arXiv:2203.10749.

8. Li F., Zhang Y., Zhang Y., Wang Y. Dynamic graph convolutional recurrent network for traffic prediction: Benchmark and solution // arXiv. — 2021. — arXiv:2104.14917.