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Titre : | Prédiction de traffic routier sur base de données synthétiques et génération de données synthétiques |
Auteurs : | Eduard Mihaila, Auteur |
Type de document : | Travail de fin d'études |
Editeur : | Woluwe-Saint-Lambert : Haute École Léonard de Vinci, 2023 |
Langues: | Français |
Index. décimale : | TFE - Informatique de gestion (IPL) |
Mots-clés: | Machine Learning ; Recurrent network ; Python ; Pytorch ; Scikitlearn |
Résumé : |
Le projet se résume en deux grande étapes :
1° Limplémentation dun simulateur de trafic routier générant des données synthétiques. Le simulateur a une version graphique permettant de montrer les voitures sur une autoroute, mais aussi une version non graphique durant laquelle seule la génération des données est effectuée. 2° Evaluation de deux modèles dintelligence artificielle dans leur capacité à prédire le trafic routier sur base des données générées via le simulateur: Un Random Forest algorithme Un réseau de neurones récurrent de type GRU |
Accès : | Identifiez-vous avant d'accéder au document électronique |
Disponible en ligne : | Oui |
Lieu du stage : | NTT Belgium SA |
Département : | Informatique de gestion |
Documents numériques (1)
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