BIG DATA YORDAMIDA SHAHAR HARAKATI (TRANSPORT OQIMI)NI OPTIMALLASHTIRISH UCHUN BASHORAT MODELI
Keywords:
Big Data; Transport oqimi; Shahar harakati; Smart City; LSTM; GRU; Graph Neural Network (GNN); Trafikni bashoratlash; Avtomatlashtirilgan boshqaruv; Real vaqt tahlili.Abstract
Ushbu tadqiqotda shahar transport oqimini boshqarishni takomillashtirish maqsadida Big Data texnologiyalari asosida bashoratlash modeli ishlab chiqildi. Modellash jarayonida yo‘l harakati sensorlari, GPS kuzatuv ma’lumotlari, jamoat transporti loglari va real vaqt mobil ilova ma’lumotlari kabi katta hajmdagi ko‘p manbali datasetlardan foydalanildi. Tadqiqotda LSTM, GRU va Graph Neural Network kabi chuqur o‘rganish algoritmlari qo‘llanilib, ularning transport oqimini vaqt va hudud bo‘yicha prognoz qilishdagi aniqlik ko‘rsatkichlari taqqoslandi. Natijalar shuni ko‘rsatdiki, GNN modeli yo‘l segmentlari o‘rtasidagi fazoviy bog‘liqlikni chuqur o‘rgangan holda eng yuqori aniqlikni ta’minladi va tirbandliklarning shakllanish vaqtini erta prognoz qilish imkonini berdi. Ushbu model shahar boshqaruvi, yo‘l harakati xavfsizligi va “Smart City” platformalari uchun real vaqt rejimida optimal qarorlar qabul qilishda amaliy ahamiyatga ega bo‘lib, transport tizimini rejalashtirishda samaradorlikni sezilarli oshiradi.
