IMPLEMENTAZIONE DI UN APPROCCIO LSTM PER LA PREDIZIONE DEL TRAFFICO URBANO

This thesis develops an LSTM model for traffic speed prediction on the METR-LA dataset. The model, trained one-step-ahead and extended via autoregressive rollout, is evaluated on both known and unknown roads. The results show good accuracy and stability for up to 15 minutes of forecasting.

In questa tesi viene sviluppato un modello LSTM per la previsione della velocità del traffico sul dataset METR-LA. Il modello, addestrato one-step-ahead ed esteso tramite rollout autoregressivo, viene valutato sia su strade conosciute sia su strade non conosciute. I risultati mostrano buona accuratezza e stabilità fino a 15 minuti di previsione.