# Prognozowanie natężenia ruchu na sieci dróg

EN: **Traffic forecasting with spatio-temporal graph networks** · id `trafficforecasting` · aliases: traffic forecasting, traffic flow prediction, prognozowanie natężenia ruchu

Path: [AI Atlas](https://aiatlasgraph.com/llms.txt) › [AI w obserwacji Ziemi i geoinformatyce](https://aiatlasgraph.com/t/geoai.md) › [Analiza ruchu ludzi i pojazdów (trajektorie)](https://aiatlasgraph.com/t/mobilityai.md) › Prognozowanie natężenia ruchu na sieci dróg

## Description

- PL: Prognoza prędkości lub przepływu na czujnikach drogowych sieciami łączącymi splot na grafie sieci drogowej z modelowaniem sekwencji w czasie.
- EN: Forecasting speed or flow at road sensors with networks combining graph convolution over the road network and temporal sequence modelling.

## In one sentence

- PL: Przewidywanie, jak szybko i jak tłoczno będzie na poszczególnych odcinkach dróg za kilka, kilkanaście czy kilkadziesiąt minut.
- EN: Predicting how fast and how crowded individual road sections will be in the next few minutes to an hour.

## Problem it solves

- PL: Korek na jednym skrzyżowaniu po chwili blokuje sąsiednie ulice, a zwykłe prognozy dla pojedynczego czujnika tego nie widzą.
- EN: A jam at one junction soon blocks neighbouring streets, and simple per-sensor forecasts cannot see that coming.

## What it does

- PL: Traktuje miasto jak sieć naczyń połączonych: model obserwuje, jak zator rozlewa się z odcinka na odcinek, i przewiduje kolejne fale.
- EN: Treats the city like connected vessels: the model watches congestion spill from segment to segment and predicts the next waves.

## Everyday example

- PL: System sygnalizacji wydłuża zielone światło na wjazdach, bo przewiduje, że za dziesięć minut spłynie fala aut z autostrady.
- EN: A signal system lengthens green lights on approaches because it expects a wave of cars from the motorway in ten minutes.

## This concerns you if you…

- PL: codziennie dojeżdżasz przez zatłoczone miasto
- PL: zarządzasz ruchem lub flotą pojazdów
- EN: commute through a congested city every day
- EN: manage traffic or a vehicle fleet

## Keywords

DCRNN · Graph WaveNet · STGCN · METR-LA · PEMS-BAY · LargeST · ASTGCN · scheduled sampling

## How it works

- PL: Czujniki są węzłami skierowanego grafu ważonego odległością po drogach. Splot dyfuzyjny modeluje ruch jako błądzenie losowe w obu kierunkach, a rekurencyjny enkoder-dekoder przewiduje wiele kroków naprzód. Nowsze warianty uczą samego grafu albo używają uwagi w czasie i przestrzeni.
- EN: Sensors are nodes of a directed graph weighted by road distance. Diffusion convolution models traffic as bidirectional random walks, and a recurrent encoder-decoder predicts many steps ahead. Newer variants learn the graph itself or use spatial and temporal attention.

## Limits

- PL: Wypadki, imprezy i roboty drogowe są rzadkie i łamią wzorce, więc prognozy mylą się tam, gdzie są najbardziej potrzebne. Popularne benchmarki obejmują kilkaset czujników autostradowych, nie całe miasta. Czujniki psują się i zostawiają luki.
- EN: Accidents, events and roadworks are rare and break patterns, so forecasts fail where they matter most. Popular benchmarks cover a few hundred motorway sensors, not whole cities. Sensors fail and leave gaps.

## Key terms

- PL: **diffusion convolution**: splot na grafie naśladujący rozchodzenie się ruchu po sieci
- PL: **horizon**: jak daleko w przyszłość sięgają prognozy
- PL: **adjacency matrix**: tabela, które czujniki są ze sobą połączone i jak blisko
- EN: **diffusion convolution**: graph convolution mimicking traffic spreading through a network
- EN: **horizon**: how far into the future forecasts reach
- EN: **adjacency matrix**: table of which sensors connect and how closely

## Know first

- [Sieci grafowe (GNN) (Graph neural networks (GNN))](https://aiatlasgraph.com/t/gnn.md)
- [Prognozy i anomalie (Forecasting and anomaly detection)](https://aiatlasgraph.com/t/timeseries.md)

## Sources

- [Diffusion Convolutional Recurrent Neural Network: Data-Driven Traffic Forecasting](<https://arxiv.org/abs/1707.01926>) `dcrnn-2018` · by Yaguang Li; Rose Yu; Cyrus Shahabi; Yan Liu

---

AI Atlas revision 122 (2026-10-30) · HTML: https://aiatlasgraph.com/t/trafficforecasting · index: https://aiatlasgraph.com/llms.txt · everything: https://aiatlasgraph.com/llms-full.txt · updated 2026-10-30