Szczegóły publikacji

Opis bibliograficzny

Current challenges and issues in car traffic forecasting / Przemysław BIELECKI, Tomasz HACHAJ // IEEE Access [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne ; ISSN  2169-3536 . — 2026 — vol. 14, s.  8078-8106. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 8103-8106, Abstr. — Publikacja dostępna online od: 2026-01-12

Autorzy (2)

Słowa kluczowe

forecastingopen datasetscar trafficissuesmachine learningchallenges

Dane bibliometryczne

ID BaDAP165609
Data dodania do BaDAP2026-02-05
Tekst źródłowyURL
DOI10.1109/ACCESS.2026.3653629
Rok publikacji2026
Typ publikacjiartykuł w czasopiśmie
Otwarty dostęptak
Creative Commons
Czasopismo/seriaIEEE Access

Abstract

Many methods have been proposed for predicting vehicular traffic, using various approaches that are more often dependent on the available data type. In addition, many review papers have addressed the solutions available in this area. However, there has been no collective summary of the challenges and unresolved problems that are indicated as particularly important and which, in the authors’ opinion, are worth addressing in the near future. The aim of this work is to fill this gap. In this paper, we analyze these challenges and identify potential directions for developing more efficient, scalable, and comprehensive traffic prediction methodologies. In addition to an in-depth discussion covering the most important challenges, issues, and available datasets, we also formally analyzed the relationship between the content of individual articles using a keyword linkage graph, which is a valuable tool to visualize key aspects of the discussed topic. The analysis covers 76 survey papers published between 2012 and 2025 and quantitatively identifies the most frequently cited challenges and future research directions.

Publikacje, które mogą Cię zainteresować

artykuł
#157179Data dodania: 10.1.2025
Elephant flow detection with random forest models under programmable network dataplane constraints / Piotr JURKIEWICZ, Bartosz KĄDZIOŁKA, Mirosław KANTOR, Robert WÓJCIK, Jerzy DOMŻAŁ // IEEE Access [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne ; ISSN 2169-3536. — 2024 — vol. 12, s. 158561–158578. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 158576-158577, Abstr. — Publikacja dostępna online od: 2024-10-23
artykuł
#153708Data dodania: 18.6.2024
Elephant flow classification on the first packet with neural networks / Bartosz KĄDZIOŁKA, Piotr JURKIEWICZ, Robert WÓJCIK, Jerzy DOMŻAŁ // IEEE Access [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne ; ISSN  2169-3536 . — 2024 — vol. 12, s. 65298-65309. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 65308, Abstr. — Publikacja dostępna online od: 2024-05-08