فريق بحثي من كلية الهندسة ينشر بحثاً علمياً عالمياً

نشر فريق بحثي مؤلف من م. د. عبدالحسين علي حسين ، و م.د. منتظر عباس طاهر و م.د. عمر عبدالكريم محمود  التدريسيين في كلية الهندسة بجامعة ديالى و د. يوسف حمادي التدريسي في كلية بلاد الرافدين الجامعة و باحثين من جامعة الاميرة نورة بنت عبدالرحمن في المملكة العربية السعودية و جامعة state university في سان بطرسبيرك الروسية بحثا علميا عالميا نشر في IEEE Access  ضمن مستوعبات سكوبس تحت عنوان :

Urban Traffic Flow Estimation System Based on Gated Recurrent Unit Deep Learning Methodology for Internet of Vehicles

 تضمن البحث استخدام تقنيات مختلفة لغرض التنبؤ بتدفق حركة المرور ، بما في ذلك الشبكات الإحصائية والتعلم الآلي والشبكات العصبية العميقة.

في هذا البحث ، تم هيكلة بنية الشبكة العصبية العميقة القائمة على الذاكرة طويلة المدى قصيرة المدى (LSTM) ، والإصدار ثنائي الاتجاه ، وطبقات الوحدات المتكررة ذات البوابات (GRUs) لبناء الشبكة العصبية العميقة ، من أجل التنبؤ بأداء تدفق حركة المرور في أربعة تقاطعات متميزة والتي لها تأثير كبير على إنترنت تطبيقات المركبات. يتكون الهيكل من ستة عشر طبقة ، خمسة منها عبارة عن طبقات GRU وطبقة LSTM ثنائية الاتجاه.

تضمنت مجموعة البيانات المستخدمة في هذا العمل أربعة تقاطعات مزدحمة، امتدت مجموعة البيانات من الأول من نوفمبر 2016 إلى 30 يونيو 2017.

تمت تحقيق عمليات التنظيف والمعالجة المسبقة على مجموعة البيانات قبل تغذيتها بالشبكة العصبية العميقة المصممة لهذه الورقة. أظهرت النتائج أن الطريقة المقترحة اعطت أداء مشابها فيما يتعلق بأحدث الأساليب.

ولمزيد من التفاصيل عن البحث بالإمكان مراجعة الرابط التالي:

https://ieeexplore.ieee.org/document/10108955/authors#authors