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

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

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 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

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.