Key points are not available for this paper at this time.
يعتبر توقع تدفق الحركة مكوناً هاماً من أنظمة النقل الذكية. في الآونة الأخيرة، أدت توفر البيانات بشكل غير مسبوق والتطور السريع لتقنيات التعلم الآلي إلى تقدم هائل في هذا المجال. يقدم هذا المقال أولاً البحث حول توقع تدفق الحركة والتحديات التي يواجهها حالياً. ثم يقترح طريقة تصنيف للأدبيات، مناقشاً ومحللاً الأبحاث الموجودة حول استخدام أساليب التعلم الآلي لمعالجة توقع تدفق الحركة من زوايا عملية إعداد التوقع وبناء نماذج التوقع. كما يلخص المقال الوحدات المبتكرة في هذه النماذج. أخيراً، نقدم استراتيجيات تحسين للنماذج الأساسية الحالية ونناقش التحديات والاتجاهات البحثية في مجال توقع تدفق الحركة في المستقبل.
درس شينغ وآخرون (سون) هذا السؤال.