إدارة البيانات المرورية الضخمة وتحليلها – نهج السلسلة الزمنية غير المؤكدة

نشهد اليوم توجهاً عالمياً نحو التحضر، ما سيفضي بلا شك إلى قيام مدن أكبر وأضخم ويساهم بالتالي في زيادة الطلب على حلول التنقل، فضلاً عن زيادة الازدحام وانبعاثات غازات الدفيئة، وانخفاض جودة الهواء. وفي غضون ذلك، يتم توليد كميات هائلة من البيانات التي ترصد حالة الحركة المرورية لشبكات الطرق مع تزايد رقمنة نظم النقل بالمركبات، لا سيما انتشار الأجهزة العاملة بنظام تحديد المواقع العالمي، مثلاً في الهواتف الذكية وأجهزة الملاحة في المركبات، وأجهزة الاستشعار المدمجة في الطريق. ويتطلب أساس البيانات هذا والمشكلات المذكورة أعلاه قيام تقنيات جديدة لتحليل البيانات تتيح توفر خدمات عالية الدقة للنقل بالمركبات تساهم في معالجة المشكلات المطروحة. وفي هذه الجلسة، نعتمد نهج السلسلة الزمنية غير المؤكدة لرصد كل من حالتي عدم اليقين والتبعية الزمنية. ونسعى لحل المشكلات الثلاث التالية: (1) تناثر البيانات في السلاسل الزمنية غير المؤكدة لشبكات الطرق؛ و(2) اتخاذ القرار بين العديد من السلاسل الزمنية غير المؤكدة في كل فترة زمنية؛ و(3) التنبؤ المستقبلي للسلاسل الزمنية غير المؤكدة مع ارتباطات مكانية وزمانية.