مجله علمی  رایانش نرم و فناوری اطلاعات

مجله علمی رایانش نرم و فناوری اطلاعات

پیش‌بینی شدت تصادفات در شبکه‌های سیار خودرویی (VANETs) با استفاده از LSTM بهینه‌شده توسط الگوریتم AOA

نوع مقاله : مقاله پژوهشی فارسی

نویسندگان
1 گروه کامپیوتر، واحد ارومیه، دانشگاه آزاد اسلامی، ارومیه، ایران.
2 گروه مهندسی کامپیوتر، واحد ارومیه، دانشگاه آزاد اسلامی، ارومیه، ایران.
چکیده
شبکه‌های سیار خودرویی (VANET) به‌عنوان یکی از اجزای کلیدی سامانه‌های حمل‌ونقل هوشمند، نقش مهمی در تحلیل ایمنی جاده‌ها و مدیریت ترافیک ایفا می‌کنند. پیش‌بینی شدت تصادف یکی از کاربردهای مهم این شبکه‌ها محسوب می‌شود که به دلیل پویایی بالای محیط، تنوع عوامل مؤثر و پیچیدگی الگوهای حوادث جاده‌ای، یک مسئله چالش‌برانگیز به شمار می‌رود. در این مقاله، یک روش مبتنی بر شبکه عصبی حافظه بلندمدت کوتاه‌مدت (LSTM) بهینه‌سازی‌شده با استفاده از الگوریتم بهینه‌سازی ریاضی (AOA) برای پیش‌بینی شدت تصادف ارائه شده است که می‌تواند به‌عنوان یک ابزار تصمیم یار در محیط‌های مبتنی بر VANET و سامانه‌های حمل‌ونقل هوشمند مورداستفاده قرار گیرد. در روش پیشنهادی، ابرپارامترهای مدل LSTM به‌صورت خودکار توسط الگوریتم AOA تنظیم می‌شوند تا دقت، پایداری و قابلیت تعمیم مدل افزایش یابد. به‌منظور ارزیابی اثربخشی روش پیشنهادی، عملکرد مدل AOA-Optimized LSTM (LSTM+AOA) با مدل‌های پایه LSTM، RNN و همچنین روش بهینه‌سازی‌شده (GA+LSTM)، بر اساس مجموعه‌ای از معیارهای ارزیابی استاندارد مقایسه شده است. داده‌های مورداستفاده از مجموعه‌داده تصادفات جاده‌ای بریتانیا (STATS19) مربوط به سال ۲۰۱۷ استخراج شده‌اند که شامل اطلاعات مرتبط با ویژگی‌های تصادفات و شرایط ترافیکی می‌باشند. نتایج تجربی نشان می‌دهد که مدل AOA-Optimized LSTM (LSTM+AOA) در مقایسه با سایر مدل‌های بررسی‌شده، عملکرد برتری در پیش‌بینی شدت تصادف ارائه داده و درعین‌حال شدت بیش برازش کمتری از خود نشان می‌دهد. یافته‌های این پژوهش بیانگر آن است که استفاده از الگوریتم AOA برای تنظیم ابرپارامترهای LSTM می‌تواند نقش مؤثری در بهبود دقت و پایداری مدل‌های پیش‌بینی شدت تصادف ایفا کند و این رویکرد قابلیت استفاده به‌عنوان یک ابزار پشتیبان تصمیم‌گیری در سامانه‌های مدیریت هوشمند ترافیک را دارا می‌باشد.
کلیدواژه‌ها

[1] N. Bohra et al., “Intelligence-Based Strategies with Vehicle-to-Everything Network: A Review,” Future Internet, vol. 17, no. 2, 2025. https://doi.org/10.3390/fi17020079
[2] P. Sicard et al., “Trends in Urban Air Pollution over the Last Two Decades: A Global Perspective,” Science of the Total Environment, vol. 858, Art. no. 160064, 2023.
https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2022.160064
[3] K. N. Qureshi and A. H. Abdullah, “A Survey on Intelligent Transportation Systems,” Middle-East Journal of Scientific Research, vol. 15, no. 5, pp. 629–642, 2013.doi:10.5829/idosi.mejsr.2013.15.5.11215
[4] J. A. Guerrero-Ibáñez, C. Flores-Cortés, and S. Zeadally, “Vehicular Ad-hoc Networks (VANETs): Architecture, Protocols and Applications,” in Next-Generation Wireless Technologies: 4G and Beyond. London, U.K.: Springer, 2013, pp. 49–70.
[5] I. T. Abdel-Halim and H. M. A. Fahmy, “Prediction-based Protocols for Vehicular Ad Hoc Networks: Survey and Taxonomy,” Computer Networks, vol. 130, pp. 34–50, 2018.https://doi.org/10.1016/j.comnet.2017.10.009
[6] A. Mahmoud and A. Mohammed, “A Survey on Deep Learning for Time-series Forecasting,” in Machine Learning and Big Data Analytics Paradigms: Analysis, Applications and Challenges, 2021, pp. 365–392. https://doi.org/10.1007/978-3-030-59338-4_19
[7] X. Ma et al., “Learning Traffic as Images: A Deep Convolutional Neural Network for Large-scale Transportation Network Speed Prediction,” Sensors, vol. 17, no. 4, Art. no. 818, 2017.https://doi.org/10.3390/s17040818
[8] S. Hochreiter and J. Schmidhuber, “Long Short-term Memory,” Neural Computation, vol. 9, no. 8, pp. 1735–1780, 1997. https://doi.org/10.1007/978-3-642-24797-2_4
[9] J. Bergstra and Y. Bengio, “Random Search for Hyper-parameter Optimization,” Journal of Machine Learning Research, vol. 13, no. 1, pp. 281–305, 2012.
[10] K. G. Dhal et al., “A Comprehensive Survey on Arithmetic Optimization Algorithm,” Archives of Computational Methods in Engineering, vol. 30, no. 5, pp. 3379–3404, 2023.https://doi.org/10.1007/s11831-023-09902-3
[11] X.-S. Yang, “Nature-inspired Optimization Algorithms: Challenges and Open Problems,” Journal of Computational Science, vol. 46, Art. no. 101104, 2020.https://doi.org/10.1016/j.jocs.2020.101104
[12] S. S. Sepasgozar and S. Pierre, “Network Traffic Prediction Model Considering Road Traffic Parameters Using Artificial Intelligence Methods in VANET,” IEEE Access, vol. 10, pp. 8227–8242, 2022.
[13] Great Britain Department for Transport. Road Safety Data (STATS19). 2023. Available from:www.data.gov.uk/dataset/road-safety-data.
[14] L. Abualigah et al., “The Arithmetic Optimization Algorithm,” Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, vol. 376, Art. no. 113609, 2021.
https://doi.org/10.1016/j.cma.2020.113609
[15] Y.-J. Zhang et al., “AOAAO: The hybrid algorithm of arithmetic optimization algorithm with aquila optimizer,” IEEE Access, vol. 10, pp. 10907–10933, 2022.
https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3144431
[16] M. Abualigah, “Recent Advances in Metaheuristic Algorithms: Theory and Applications,” Artificial Intelligence Review, vol. 55, no. 7, pp. 5445–5506, 2022.https://doi.org/10.1007/978-3-030-72284-5_18
[17] M. Q. Ibrahim et al., “Optimizing convolutional neural networks: A comprehensive review of hyperparameter tuning through metaheuristic algorithms,” Archives of Computational Methods in Engineering, vol. 32, no. 8, pp. 5123–5160, 2025.https://doi.org/10.1007/s11831-025-10292-x
[18] G. E. P. Box et al., Time Series Analysis: Forecasting and Control. Hoboken, NJ, USA: John Wiley & Sons, 2015.https://doi.org/10.2307/3008255
[19] V. N. Katambire et al., “Forecasting the Traffic Flow by Using ARIMA and LSTM Models: Case of Muhima Junction,” Forecasting, vol. 5, no. 4, pp. 616–628, 2023.https://doi.org/10.3390/forecast5040034
[20] J. Smith and T. Brown, “Leveraging STATS19 for Traffic Accident Prediction: A Case Study,” Transportation Research Procedia, vol. 78, pp. 123–130, 2024.
[21] S. Khatri et al., “Machine Learning Models and Techniques for VANET Based Traffic Management: Implementation Issues and Challenges,” Peer-to-Peer Networking and Applications, vol. 14, pp. 1778–1805, 2021.https://doi.org/10.1007/s12083-020-00993-4
[22] J. L. Elman, “Finding Structure in Time,” Cognitive Science, vol. 14, no. 2, pp. 179–211, 1990.
https://doi.org/10.1207/s15516709cog1402_1
[23] J. Kim et al., “A Comprehensive Survey of Deep Learning for Time Series Forecasting: Architectural Diversity and Open Challenges,” Artificial Intelligence Review, vol. 58, no. 7, pp. 1–95, 2025.https://doi.org/10.1007/s10462-025-11223-9
[24] A. Belhadi et al., “A Recurrent Neural Network for Urban Long-term Traffic Flow Forecasting,” Applied Intelligence, vol. 50, pp. 3252–3265, 2020.https://doi.org/10.1007/s10489-020-01716-1
[25] J. Zhang et al., “Improved Genetic Algorithm Optimized LSTM Model and Its Application in Short-term Traffic Flow Prediction,” PeerJ Computer Science, vol. 8, Art. no. e1048, 2022. https://doi.org/10.7717/peerj-cs.1048
[26] E. Fu et al., “Temporal Self-Attention-Based Conv-LSTM Network for Multivariate Time Series Prediction,” Neurocomputing, vol. 501, pp. 162–173, 2022.https://doi.org/10.1016/j.neucom.2022.06.014
[27] E. H. Alkhammash, “An Optimized Gradient Boosting Model by Genetic Algorithm for Forecasting Crude Oil Production,” Energies, vol. 15, no. 17, Art. no. 6416, 2022.https://doi.org/10.3390/en15176416
[28] Y. Li et al., “EA-LSTM: Evolutionary Attention-Based LSTM for Time Series Prediction,” Knowledge-Based Systems, vol. 181, Art. no. 104785, 2019.https://doi.org/10.1016/j.knosys.2019.05.028
[29] S. Atef, S. Zahran, and A. Karam, “Bayesian Hyperparameter Optimization of GRU and LSTM Models for Short-Term Traffic Flow Prediction: A Case Study of Globe Roundabout in Saudi Arabia,” Applied System Innovation, vol. 9, no. 3, Art. no. 57, 2026.https://doi.org/10.3390/asi9030057
[30] K. K. Chandriah and R. V. Naraganahalli, “RNN/LSTM with Modified Adam Optimizer in Deep Learning Approach for Automobile Spare Parts Demand Forecasting,” Multimedia Tools and Applications, vol. 80, no. 17, pp. 26145–26159, 2021.https://doi.org/10.1007/s11042-021-10913-0
[31] M. Zahid et al., “Short Term Traffic State Prediction via Hyperparameter Optimization Based Classifiers,” Sensors, vol. 20, no. 3, Art. no. 685, 2020.https://doi.org/10.3390/s20030685
[32] M. Aliyari et al., “Ant Colony Optimization of Hyper-Parameters in Multi-Head Attention Layer for Time Series Forecasting,” Applied Soft Computing, Art. no. 113562, 2025.https://doi.org/10.1016/j.asoc.2025.113562
[33] A. R. Abdellah and A. Koucheryavy, “VANET Traffic Prediction Using LSTM with Deep Neural Network Learning,” in International Conference on Next Generation Wired/Wireless Networking. Cham, Switzerland: Springer, 2020. https://doi.org/10.1007/978-3-030-65726-0_25
[34] C. Pan et al., “Vehicle Trajectory Prediction Based on Spatial-Temporal Graph Transformer Networks with LSTM,” Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part D: Journal of Automobile Engineering, Art. no. 09544070251398023, 2025.https://doi.org/10.1177/09544070251398023