Näytä suppeat kuvailutiedot

dc.contributor.advisorClements, Kati
dc.contributor.authorHuntus, Perttu
dc.date.accessioned2020-03-31T05:50:54Z
dc.date.available2020-03-31T05:50:54Z
dc.date.issued2020
dc.identifier.urihttps://jyx.jyu.fi/handle/123456789/68391
dc.description.abstractTässä tutkimuksessa tutkitaan tekoälyn hyödyntämistä liikenteen hallinnassa ja ennakoinnissa. Tekoäly on käsitteenä vanha, mutta sen tekniikat ovat kehittyneet valtavasti viime vuosina ja sitä käytetään yhä useammilla aloilla, kuten liikenteen hallinnassa. Liikennettä hallitaan liikenteenhallintajärjestelmillä. Liikenteen kasvava ongelma, varsinkin suurkaupungeissa, on ruuhkau-tuminen, joka aiheuttaa matkanopeuksien hidastumista, matka-aikojen kasvamista, suurempaa polttoaineen kulutusta, hallinnollisia kuluja sekä ilmastopäästöjä verrattuna ruuhkattomaan liikenteeseen. Tutkimuksessa on tarkoitus löytää keinoja, joilla tekoälyn eri sovelluksia voidaan hyödyntää liikenteen hallinnassa, ennakoinnissa ja sen sujuvoittamisessa liikenteenhallintajärjestelmien tukena. Pääasialliseen tarkasteluun rajataan koneoppiminen sekä neuroverkot. Tutkimukselle on tarvetta, koska tekoäly on ottanut viime vuosina suuria harppauksia ja sillä olisi potentiaalia ratkaista myös liikenteessä ilmeneviä ongelmia. Liikenteen uudistaminen on kallista, joten hyvälle ennakoinnille on tarvetta uusia investointeja tehdessä. Tutkimuksen tuloksina havaittiin, että tekoälyn eri sovelluksilla on mahdollisuus parantaa liikenteen ennakoinnin tarkkuutta ja eri sovelluksilla on erilaisia vahvuuksia ja heikkouksia eri tilanteissa. Lisäksi todettiin, että älykäs liikenteenhallintajärjestelmä vähentää ruuhkautumista tehokkaasti ja tekee järjestelmästä proaktiivisen reaktiivisen sijaan. Tutkimus toteutettiin tieteellisenä kirjallisuuskatsauksena.fi
dc.format.extent30
dc.language.isofi
dc.subject.otherliikenteenhallintajärjestelmä
dc.titleTekoälyn hyödyntäminen liikenteen hallinnassa ja ennakoinnissa
dc.identifier.urnURN:NBN:fi:jyu-202003312605
dc.type.ontasotBachelor's thesisen
dc.type.ontasotKandidaatintyöfi
dc.contributor.tiedekuntaInformaatioteknologian tiedekuntafi
dc.contributor.tiedekuntaFaculty of Information Technologyen
dc.contributor.laitosInformaatioteknologiafi
dc.contributor.laitosInformation Technologyen
dc.contributor.yliopistoJyväskylän yliopistofi
dc.contributor.yliopistoUniversity of Jyväskyläen
dc.contributor.oppiaineTietojärjestelmätiedefi
dc.contributor.oppiaineInformation Systems Scienceen
dc.rights.copyrightJulkaisu on tekijänoikeussäännösten alainen. Teosta voi lukea ja tulostaa henkilökohtaista käyttöä varten. Käyttö kaupallisiin tarkoituksiin on kielletty.fi
dc.rights.copyrightThis publication is copyrighted. You may download, display and print it for Your own personal use. Commercial use is prohibited.en
dc.contributor.oppiainekoodi601
dc.subject.ysotekoäly
dc.subject.ysokoneoppiminen
dc.subject.ysoneuroverkot
dc.subject.ysoliikenne


Aineistoon kuuluvat tiedostot

Thumbnail

Aineisto kuuluu seuraaviin kokoelmiin

Näytä suppeat kuvailutiedot