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Ein neues Forschungsprojekt namens CAST-CKT hat die Vorhersage von Verkehrsflüssen in städtischen Gebieten mit begrenzten Daten revolutioniert. Das Modell nutzt einen effizienten chaotischen Analysemechanismus, um die Vorhersagefähigkeit von Verkehrsmustern zu quantifizieren und dadurch die Modellleistung signifikant zu steigern.

Die Vorhersage von Verkehrsflüssen in Städten unter extremen Wetterbedingungen, wie starkem Regen, stellt eine große Herausforderung dar. Die seltenen Ereignisse und ihre komplexen Dynamiken machen es schwierig, genaue Modelle zu entwickeln.

Die Vorhersage von Verkehrsflüssen ist ein klassisches Problem der spatio‑temporalen Analyse, das in vielen Bereichen von der Verkehrsplanung bis zur Echtzeitsteuerung von Mobilitätsdiensten Anwendung findet. Der zentrale Schwierigkeitsgrad besteht darin, die komplexen Wechselwirkungen zwischen räumlichen und zeitlichen Abhängigkeiten exakt zu modellieren.