大家都經(jīng)歷過(guò)這種情況：驅(qū)車(chē)數(shù)英里到達(dá)目的地卻發(fā)現(xiàn)，所有的停車(chē)位都被占滿(mǎn)了。雖然谷歌地圖（Google Maps）等應(yīng)用程序可根據(jù)歷史數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)停車(chē)位情況，但是該方法仍具有局限性。據(jù)外媒報(bào)道，美國(guó)卡耐基梅隆大學(xué)（Carnegie Mellon University）的科學(xué)家進(jìn)行了一項(xiàng)研究，推出了一個(gè)人工智能（AI）系統(tǒng)，可實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)停車(chē)位的占用情況。
進(jìn)行該研究的科學(xué)家認(rèn)為停車(chē)場(chǎng)傳感器易出現(xiàn)故障和錯(cuò)誤，因此不從此類(lèi)傳感器上收集數(shù)據(jù)，而是利用停車(chē)計(jì)時(shí)器所進(jìn)行的歷史交易，在使用額外數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)之前，先估計(jì)是否有空余停車(chē)位。據(jù)估算，大約有95％的街邊收費(fèi)停車(chē)場(chǎng)都通過(guò)計(jì)時(shí)器來(lái)進(jìn)行管理，表明此類(lèi)模型比獨(dú)立的傳感器系統(tǒng)更具通用性。
研究團(tuán)隊(duì)使用了一種基于節(jié)點(diǎn)、邊緣、屬性和其他圖形結(jié)構(gòu)的圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行建模，說(shuō)明停車(chē)場(chǎng)位置、交通流量、停車(chē)需求、道路鏈路和停車(chē)場(chǎng)之間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系。該系統(tǒng)結(jié)合具有長(zhǎng)短時(shí)記憶的時(shí)間遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（一種能夠?qū)W習(xí)長(zhǎng)期依賴(lài)能力的AI算法）以及多層解碼器，從與交通相關(guān)的數(shù)據(jù)源中（如停車(chē)計(jì)時(shí)器交易信息、交通速度和天氣情況）提取停車(chē)信息，并對(duì)停車(chē)位占用情況進(jìn)行預(yù)測(cè)。
研究人員根據(jù)匹茲堡市區(qū)的數(shù)據(jù)對(duì)該模型進(jìn)行了測(cè)試，在匹茲堡市區(qū)的39個(gè)街區(qū)中共有97臺(tái)路邊停車(chē)計(jì)時(shí)器。由匹茲堡停車(chē)管理局（Pittsburgh Parking Authority）提供歷史停車(chē)數(shù)據(jù)，網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)公司Inrix的交通信息頻道（Traffic Message Channel）和WeatherUnderground應(yīng)用車(chē)型界面（API）提供交通速度數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)天氣報(bào)告。
研究人員表示，在測(cè)試中，該模型在前30分鐘預(yù)測(cè)停車(chē)位占用情況比其他方法表現(xiàn)更好。他們將該人工智能系統(tǒng)的卓越性能歸功于天氣和交通速度數(shù)據(jù)——尤其是天氣數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)提高了預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。未來(lái)，研究人員將制作一個(gè)模型，該模型將結(jié)合交通數(shù)量、道路封閉、交通事件和事故等與交通相關(guān)的額外數(shù)據(jù)。
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