Published March 9, 2023 | Version v1
Publication Open

Artificial intelligence-based traffic flow prediction: a comprehensive review

Creators

  • 1. Cairo University

Description

Abstract The expansion of the Internet of Things has resulted in new creative solutions, such as smart cities, that have made our lives more productive, convenient, and intelligent. The core of smart cities is the Intelligent Transportation System (ITS) which has been integrated into several smart city applications that improve transportation and mobility. ITS aims to resolve many traffic issues, such as traffic congestion issues. Recently, new traffic flow prediction models and frameworks have been rapidly developed in tandem with the introduction of artificial intelligence approaches to improve the accuracy of traffic flow prediction. Traffic forecasting is a crucial duty in the transportation industry. It can significantly affect the design of road constructions and projects in addition to its importance for route planning and traffic rules. Furthermore, traffic congestion is a critical issue in urban areas and overcrowded cities. Therefore, it must be accurately evaluated and forecasted. Hence, a reliable and efficient method for predicting traffic is essential. The main objectives of this study are: First, present a comprehensive review of the most popular machine learning and deep learning techniques applied in traffic prediction. Second, identifying inherent obstacles to applying machine learning and deep learning in the domain of traffic prediction.

⚠️ This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%

Translated Description (Arabic)

نتج عن التوسع في إنترنت الأشياء حلول إبداعية جديدة، مثل المدن الذكية، التي جعلت حياتنا أكثر إنتاجية وملاءمة وذكاء. جوهر المدن الذكية هو نظام النقل الذكي (ITS) الذي تم دمجه في العديد من تطبيقات المدن الذكية التي تعمل على تحسين النقل والتنقل. يهدف إلى حل العديد من مشكلات الازدحام المروري، مثل مشكلات الازدحام المروري. في الآونة الأخيرة، تم تطوير نماذج وأطر جديدة للتنبؤ بتدفق حركة المرور بسرعة جنبًا إلى جنب مع إدخال مناهج الذكاء الاصطناعي لتحسين دقة التنبؤ بتدفق حركة المرور. يعد التنبؤ بحركة المرور واجبًا حاسمًا في صناعة النقل. يمكن أن يؤثر بشكل كبير على تصميم إنشاءات ومشاريع الطرق بالإضافة إلى أهميتها لتخطيط الطرق وقواعد المرور. علاوة على ذلك، يعد الازدحام المروري قضية حاسمة في المناطق الحضرية والمدن المكتظة. لذلك، يجب تقييمها والتنبؤ بها بدقة. وبالتالي، فإن وجود طريقة موثوقة وفعالة للتنبؤ بحركة المرور أمر ضروري. الأهداف الرئيسية لهذه الدراسة هي: أولاً، تقديم مراجعة شاملة لأكثر تقنيات التعلم الآلي والتعلم العميق شيوعًا المطبقة في التنبؤ بحركة المرور. ثانيًا، تحديد العقبات الكامنة أمام تطبيق التعلم الآلي والتعلم العميق في مجال التنبؤ بحركة المرور.

Translated Description (French)

Résumé L'expansion de l'Internet des objets a donné lieu à de nouvelles solutions créatives, telles que les villes intelligentes, qui ont rendu nos vies plus productives, plus pratiques et plus intelligentes. Le cœur des villes intelligentes est le système de transport intelligent (ITS) qui a été intégré dans plusieurs applications de villes intelligentes qui améliorent le transport et la mobilité. SON OBJECTIF EST de résoudre de nombreux problèmes de circulation, tels que les problèmes de congestion routière. Récemment, de nouveaux modèles et cadres de prédiction des flux de trafic ont été rapidement développés parallèlement à l'introduction d'approches d'intelligence artificielle pour améliorer la précision de la prédiction des flux de trafic. La prévision du trafic est une tâche cruciale dans l'industrie du transport. Il peut affecter de manière significative la conception des constructions et des projets routiers, en plus de son importance pour la planification des itinéraires et les règles de circulation. En outre, la congestion routière est un problème critique dans les zones urbaines et les villes surpeuplées. Par conséquent, il doit être évalué et prévu avec précision. Par conséquent, une méthode fiable et efficace pour prédire le trafic est essentielle. Les principaux objectifs de cette étude sont les suivants : premièrement, présenter un examen complet des techniques d'apprentissage automatique et d'apprentissage en profondeur les plus populaires appliquées à la prédiction du trafic. Deuxièmement, identifier les obstacles inhérents à l'application de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond dans le domaine de la prédiction du trafic.

Translated Description (Spanish)

Resumen La expansión del Internet de las Cosas ha dado lugar a nuevas soluciones creativas, como las ciudades inteligentes, que han hecho nuestras vidas más productivas, convenientes e inteligentes. El núcleo de las ciudades inteligentes es el Sistema de Transporte Inteligente (ITS), que se ha integrado en varias aplicaciones de ciudades inteligentes que mejoran el transporte y la movilidad. SU objetivo es resolver muchos problemas de tráfico, como los problemas de congestión del tráfico. Recientemente, se han desarrollado rápidamente nuevos modelos y marcos de predicción del flujo de tráfico junto con la introducción de enfoques de inteligencia artificial para mejorar la precisión de la predicción del flujo de tráfico. La previsión del tráfico es un deber crucial en la industria del transporte. Puede afectar significativamente el diseño de construcciones y proyectos de carreteras, además de su importancia para la planificación de rutas y las reglas de tráfico. Además, la congestión del tráfico es un problema crítico en las zonas urbanas y las ciudades superpobladas. Por lo tanto, debe ser evaluado y pronosticado con precisión. Por lo tanto, es esencial contar con un método fiable y eficiente para predecir el tráfico. Los principales objetivos de este estudio son: En primer lugar, presentar una revisión exhaustiva de las técnicas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo más populares aplicadas en la predicción del tráfico. En segundo lugar, identificar los obstáculos inherentes a la aplicación del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo en el ámbito de la predicción del tráfico.

Files

s43067-023-00081-6.pdf

Files (2.7 MB)

⚠️ Please wait a few minutes before your translated files are ready ⚠️ Note: Some files might be protected thus translations might not work.
Name Size Download all
md5:11f02f330b3a992b0de466b7618c0576
2.7 MB
Preview Download

Additional details

Additional titles

Translated title (Arabic)
التنبؤ بتدفق حركة المرور القائم على الذكاء الاصطناعي: مراجعة شاملة
Translated title (French)
Prévision des flux de trafic basée sur l'intelligence artificielle : un examen complet
Translated title (Spanish)
Predicción del flujo de tráfico basada en inteligencia artificial: una revisión exhaustiva

Identifiers

Other
https://openalex.org/W4323667995
DOI
10.1186/s43067-023-00081-6

Is supplement to
https://openalex.org/W652106538 (Other)
https://openalex.org/W4386306972 (Other)
https://openalex.org/W4360619413 (Other)
https://openalex.org/W4323667995 (Other)
https://openalex.org/W4312583000 (Other)
https://openalex.org/W4223992687 (Other)
https://openalex.org/W3214450938 (Other)
https://openalex.org/W2998814120 (Other)
https://openalex.org/W2913114592 (Other)
https://openalex.org/W2069314098 (Other)

GreSIS Basics Section

Is Global South Knowledge
Yes
Country
Egypt

References

  • https://openalex.org/W1600744878
  • https://openalex.org/W1934184906
  • https://openalex.org/W1964812476
  • https://openalex.org/W1970088388
  • https://openalex.org/W1973943669
  • https://openalex.org/W1982978808
  • https://openalex.org/W1985626820
  • https://openalex.org/W1998025025
  • https://openalex.org/W2004882387
  • https://openalex.org/W2005436527
  • https://openalex.org/W2016070752
  • https://openalex.org/W2043003570
  • https://openalex.org/W2062611449
  • https://openalex.org/W2064675550
  • https://openalex.org/W2068470708
  • https://openalex.org/W2072128103
  • https://openalex.org/W2072184377
  • https://openalex.org/W2076063813
  • https://openalex.org/W2082007860
  • https://openalex.org/W2093866254
  • https://openalex.org/W2108196201
  • https://openalex.org/W2110052353
  • https://openalex.org/W2112796928
  • https://openalex.org/W2113242816
  • https://openalex.org/W2119475352
  • https://openalex.org/W2120240539
  • https://openalex.org/W2123716044
  • https://openalex.org/W2126316555
  • https://openalex.org/W2132711183
  • https://openalex.org/W2134400955
  • https://openalex.org/W2136848157
  • https://openalex.org/W2137564278
  • https://openalex.org/W2139086914
  • https://openalex.org/W2143612262
  • https://openalex.org/W2155632266
  • https://openalex.org/W2160507653
  • https://openalex.org/W2171234954
  • https://openalex.org/W2257979135
  • https://openalex.org/W2258465644
  • https://openalex.org/W2261059368
  • https://openalex.org/W2488984245
  • https://openalex.org/W2587586954
  • https://openalex.org/W2683470288
  • https://openalex.org/W2738778707
  • https://openalex.org/W2744692634
  • https://openalex.org/W2752696298
  • https://openalex.org/W2754187158
  • https://openalex.org/W2779962409
  • https://openalex.org/W2793927960
  • https://openalex.org/W2801076933
  • https://openalex.org/W2803414046
  • https://openalex.org/W2892341857
  • https://openalex.org/W2899689631
  • https://openalex.org/W2908926274
  • https://openalex.org/W2910096450
  • https://openalex.org/W2911964244
  • https://openalex.org/W2913894912
  • https://openalex.org/W2914743966
  • https://openalex.org/W2919358988
  • https://openalex.org/W2939020084
  • https://openalex.org/W2940640769
  • https://openalex.org/W2942812842
  • https://openalex.org/W2942987465
  • https://openalex.org/W2946045887
  • https://openalex.org/W2956452632
  • https://openalex.org/W2958638066
  • https://openalex.org/W2968259729
  • https://openalex.org/W2971754179
  • https://openalex.org/W2972461593
  • https://openalex.org/W2973184394
  • https://openalex.org/W2973546771
  • https://openalex.org/W2979543333
  • https://openalex.org/W2979650406
  • https://openalex.org/W2981733755
  • https://openalex.org/W2994624540
  • https://openalex.org/W3006343578
  • https://openalex.org/W3017210109
  • https://openalex.org/W3017978301
  • https://openalex.org/W3021810927
  • https://openalex.org/W3022478765
  • https://openalex.org/W3026717820
  • https://openalex.org/W3033688252
  • https://openalex.org/W3038969758
  • https://openalex.org/W3045104252
  • https://openalex.org/W3049554854
  • https://openalex.org/W3087389220
  • https://openalex.org/W3090832565
  • https://openalex.org/W3091641260
  • https://openalex.org/W3094110338
  • https://openalex.org/W3097367458
  • https://openalex.org/W3101755570
  • https://openalex.org/W3139729413
  • https://openalex.org/W3140854437
  • https://openalex.org/W3148181069
  • https://openalex.org/W3157175643
  • https://openalex.org/W3164522113
  • https://openalex.org/W3164640655
  • https://openalex.org/W3165390189
  • https://openalex.org/W3195569008
  • https://openalex.org/W3198430966
  • https://openalex.org/W3203984526
  • https://openalex.org/W3205659620
  • https://openalex.org/W3207273048
  • https://openalex.org/W32403112
  • https://openalex.org/W328766226
  • https://openalex.org/W4200099066
  • https://openalex.org/W4200169796
  • https://openalex.org/W4200554869
  • https://openalex.org/W4206333838
  • https://openalex.org/W4206985954
  • https://openalex.org/W4207070932
  • https://openalex.org/W4220862305
  • https://openalex.org/W4224215031
  • https://openalex.org/W4226429772
  • https://openalex.org/W4285710355
  • https://openalex.org/W4285796263
  • https://openalex.org/W4292023222