کتاب صوتی مدلسازی مکانی-زمانی ترافیک شهری با رویکرد هوش مصنوعی و شبیه‌ساز SUMO

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدلسازی مکانی-زمانی ترافیک شهری با رویکرد هوش مصنوعی و شبیه‌ساز SUMO

موضوع کلی: هوش مصنوعی و داده‌کاوی

موضوع میانی: مدل‌سازی پیشرفته داده‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی در تحلیل ترافیک شهری
• 2. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی و کلان‌داده‌ها در حمل و نقل
• 3. مفاهیم کلیدی مدل‌سازی مکانی-زمانی
• 4. آشنایی با شبیه‌ساز SUMO برای ترافیک شهری
• 5. معماری SUMO و اجزای اصلی آن
• 6. تنظیمات اولیه و پیکربندی SUMO
• 7. مفاهیم انتگرال‌گیری مکانی-زمانی در ترافیک
• 8. روش‌های جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های ترافیکی
• 9. شناسایی الگوهای مکانی-زمانی در ترافیک
• 10. مدل‌های پایه برای پیش‌بینی ترافیک
• 11. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در تحلیل ترافیک
• 12. الگوریتم‌های رگرسیون خطی و غیرخطی برای پیش‌بینی
• 13. مدل‌های درخت تصمیم و جنگل‌های تصادفی
• 14. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) برای طبقه‌بندی ترافیک
• 15. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
• 16. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای داده‌های مکانی
• 17. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های زمانی
• 18. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
• 19. شبکه‌های حافظه کوتاه مدت (GRU)
• 20. مدل‌های ترکیبی یادگیری ماشین
• 21. مدل‌سازی جریان ترافیک با استفاده از SUMO
• 22. تولید داده‌های ترافیکی شبیه‌سازی شده
• 23. ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینی ترافیک
• 24. معیارهای ارزیابی دقت پیش‌بینی
• 25. شاخص میانگین مربعات خطا (MSE)
• 26. شاخص ریشه میانگین مربعات خطا (RMSE)
• 27. شاخص میانگین خطای مطلق (MAE)
• 28. شاخص میانگین خطای درصدی مطلق (MAPE)
• 29. کالیبراسیون پارامترهای SUMO با داده‌های واقعی
• 30. بهینه‌سازی پارامترهای جریان ترافیک
• 31. بهینه‌سازی پارامترهای رفتار راننده
• 32. روش‌های کالیبراسیون بیزی
• 33. مدل‌سازی تأثیر رویدادهای غیرمنتظره بر ترافیک
• 34. مدل‌سازی ازدحام ترافیکی
• 35. پیش‌بینی نقاط داغ ترافیکی
• 36. تحلیل علت و معلول در ترافیک شهری
• 37. کاربرد یادگیری تقویتی در کنترل ترافیک
• 38. بهینه‌سازی سیگنال‌های راهنمایی و رانندگی
• 39. مدیریت هوشمند تقاطع‌ها
• 40. مدل‌سازی تأثیر زیرساخت‌های جدید
• 41. تحلیل پویایی ترافیک در مناطق شهری
• 42. مدل‌سازی ترافیک در شبکه‌های بزرگراهی
• 43. مدل‌سازی ترافیک در شبکه‌های شهری
• 44. تحلیل تأثیر حمل و نقل عمومی
• 45. مدل‌سازی ترافیک برای وسایل نقلیه خودران
• 46. کاربرد مدل‌های مکانی-زمانی در برنامه‌ریزی شهری
• 47. ارزیابی تأثیر سیاست‌های ترافیکی
• 48. مدل‌سازی مصرف سوخت و آلودگی هوا
• 49. تحلیل داده‌های حسگرهای ترافیکی
• 50. پردازش زبان طبیعی برای تحلیل گزارش‌های ترافیکی
• 51. سیستم‌های توصیه‌گر برای مسیرهای بهینه
• 52. یادگیری عمیق در تحلیل ترافیک فضایی-زمانی
• 53. شبکه‌های گراف عصبی (GNN) برای تحلیل ترافیک
• 54. مدل‌سازی پیش‌بینی ترافیک با شبکه‌های GNN
• 55. مدل‌سازی جریان ترافیک با شبکه‌های GNN
• 56. مدل‌سازی ازدحام ترافیکی با شبکه‌های GNN
• 57. پیش‌بینی کیفیت هوا با مدل‌های مکانی-زمانی
• 58. مدل‌سازی تأثیر عوامل زیست‌محیطی بر ترافیک
• 59. تحلیل داده‌های مکانی-زمانی با ابزارهای آماری
• 60. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق مکانی-زمانی
• 61. مدل‌های پیش‌بینی سری‌های زمانی مکانی-زمانی
• 62. مدل‌های پیش‌بینی ترافیک با استفاده از شبکه‌های UNet
• 63. مدل‌های پیش‌بینی ترافیک با استفاده از شبکه‌های ConvLSTM
• 64. استفاده از داده‌های پهپادی برای تحلیل ترافیک
• 65. مدل‌سازی ترافیک در شرایط اضطراری
• 66. پیش‌بینی تقاضای حمل و نقل
• 67. مدل‌سازی تأثیر رویدادهای فرهنگی و ورزشی
• 68. تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی در ترافیک
• 69. مدل‌سازی ترافیک برای ناوگان خودروهای اشتراکی
• 70. کاربرد هوش مصنوعی در مدیریت پارکینگ
• 71. مدل‌سازی تأثیر تغییرات آب و هوایی بر ترافیک
• 72. تحلیل داده‌های تاریخی ترافیک
• 73. روش‌های آماری پیشرفته در تحلیل ترافیک
• 74. مدل‌سازی رفتار رانندگان با استفاده از یادگیری ماشین
• 75. مدل‌سازی تأثیر تبلیغات و اطلاع‌رسانی
• 76. تحلیل داده‌های موقعیت مکانی تلفن همراه
• 77. مدل‌سازی ترافیک با استفاده از یادگیری عمیق ترکیبی
• 78. بهینه‌سازی مسیر با استفاده از هوش مصنوعی
• 79. مدیریت هوشمند حمل و نقل
• 80. مدل‌سازی تأثیر اتوماسیون در ترافیک
• 81. تحلیل داده‌های ترافیکی چندمنبعی
• 82. مدل‌سازی پیش‌بینی ترافیک در مقیاس بزرگ
• 83. کاربرد هوش مصنوعی در ایمنی ترافیک
• 84. مدل‌سازی تأثیر عوامل اجتماعی بر ترافیک
• 85. تحلیل داده‌های ترافیک شهری در ایران
• 86. مدل‌سازی پیش‌بینی ترافیک در کلان‌شهرهای ایران
• 87. کالیبراسیون مدل‌های SUMO برای شهرهای ایران
• 88. کاربرد هوش مصنوعی در بهینه‌سازی حمل و نقل عمومی ایران
• 89. مدل‌سازی تأثیر طرح‌های ترافیکی در ایران
• 90. تحلیل داده‌های ترافیکی با رویکرد بومی
• 91. مدل‌سازی مکانی-زمانی ترافیک در شهرهای ایران
• 92. پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی برای ترافیک ایران
• 93. ارزیابی عملکرد مدل‌ها در زمینه ترافیک ایران
• 94. چالش‌ها و فرصت‌های هوش مصنوعی در ترافیک ایران