本報訊? 日前，韓國蔚山國家科學技術研究院（unist）的一個研究團隊展示了一種全新的人工智能交通預測分析系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以對5-15分鐘的交通狀況進行預測。

據(jù)悉，全新的人工智能分析系統(tǒng)能夠通過從車輛監(jiān)測器所獲得的數(shù)據(jù)，對交通擁堵情況進行監(jiān)控及預測。

韓國蔚山國家科學技術研究院（unist）教授Sungahn Ko領導了這項突破性技術的研發(fā)，并與美國普渡大學、亞利桑那州立大學的研究團隊共同完成了研發(fā)工作。

在開發(fā)過程中，這三所高校的團隊提取了任務需求，并結合了用于堵塞預測的長短期記憶（lstm）模型，從而設計了一種用于探測擁堵原因和擁堵延伸方向的加權方法。

這個新系統(tǒng)主要由兩個模塊所組成：一個模塊負責對交通情況進行分析和預測;另一個模塊負責對分析和預測結果進行可視化處理。

與以前依靠概率和統(tǒng)計方法對歷史交通記錄進行分析并完成預測的方式不同，新的系統(tǒng)添加了可以對實時交通情況進行分析預測的深度學習算法，從而提供了更高的預測準確性。