"SUN'IY INTELLEKT YORDAMIDA GEOINFORMATSION TIZIMLARDA YO‘L TARMOQLARINI OPTIMALLASHTIRISH"
##semicolon##
Sun'iy intellect, geoinformatsion tizimlar (GIT), yo‘l tarmoqlari, transport optimallashtirish, mashinaviy o‘rganish, neyron tarmoqlar.##article.abstract##
Ushbu maqolada sun’iy intellekt (SI) texnologiyalarining geoinformatsion tizimlar (GIT) bilan integratsiyasi orqali yo‘l tarmoqlarini
optimallashtirish imkoniyatlari tahlil qilinadi. Zamonaviy shaharlarda transport oqimahamiyat kasb etadi. SI asosidagi algoritmlar, jumladan neyron tarmoqlar, genetik algoritmlar va mashinaviy o‘rganish metodlari GIT orqali yig‘ilgan ma’lumotlarni
tahlil qilishda yuqori aniqlik va samaradorlikni ta’minlaydi. Tadqiqot davomida real vaqtda monitoring, tirbandliklarni bashorat qilish, eng maqbul yo‘nalishlarni aniqlash kabi vazifalar bo‘yicha SI yondashuvlarining afzalliklari yoritiladi. Shuningdek, GIT
va SI integratsiyasining amaliy misollari va ularning yo‘l tarmog‘i rejalashtirishidagi roli ko‘rib chiqiladi.
##submission.citations##
1.
2.
3.
Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.
Bishop, C. M. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning. Springer.
Longley, P. A., Goodchild, M. F., Maguire, D. J., & Rhind, D. W. (2015).
Geographic Information Systems and Science. Wiley.
4.
Batty, M. (2013). The New Science of Cities. MIT Press.
5.
Zhang, J., & Wang, F. (2018). “Applications of Machine Learning in Urban
Traffic Flow Prediction: A Survey.” Journal of Transportation Systems Engineering
and Information Technology, 18(1), 10–25.
