a) Predictive AccuracyTraffic speed

a) Predictive Accuracy
Traffic speed and jams can be termed as dynamic attributes.

They can be predictable and also unpredictable based on the situation at hand.
A traffic status (speed of traffic) change for a period of 10 minutes can be so magnificent that predicting it may pose a challenge. In Kenya for example, it has been noted that there is a high possibility of heavy traffic jams whenever it rains hence the model may not predict the traffic under such natural circumstances.

Peak and off-peak hours can be predicted since this depends on the hour of the day. The system will permit users to analyse and generate reports for traffic flow for instance speeds of traffic.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

) ความถูกต้องงานความเร็วในการจราจรและแยมสามารถเรียกว่าเป็นแอตทริบิวต์แบบไดนามิก พวกเขาได้ได้ และยังไม่แน่นอนขึ้นอยู่กับสถานการณ์ที่ การเปลี่ยนแปลงสถานะ (ความเร็วของการจราจร) จราจรเป็นระยะเวลา 10 นาทีได้ดังนั้นอันว่า คาดการณ์จึงอาจทำให้เกิดความท้าทาย ในเคนยา เช่น จะมีการตั้งข้อสังเกตว่า มีความเป็นไปได้สูงของหนักจราจรติดขัดทุกครั้งที่ฝนตกดังนั้นแบบจำลองอาจทำนายการจราจรภายใต้สถานการณ์ธรรมชาติ สูงสุดและช่วงเวลาสามารถจะคาดการณ์เนื่องจากขึ้นอยู่กับชั่วโมงของวัน ระบบจะอนุญาตให้ผู้ใช้สามารถวิเคราะห์ และสร้างรายงานสำหรับกระแสจราจรสำหรับอินสแตนซ์ความเร็วของการจราจร

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ก)
ความถูกต้องทำนายความเร็วการจราจรและติดขัดสามารถเรียกว่าเป็นคุณลักษณะแบบไดนามิก. พวกเขาสามารถคาดเดาได้และยังคาดเดาไม่ได้ขึ้นอยู่กับสถานการณ์ที่อยู่ในมือ. สถานะการจราจร (ความเร็วของการจราจร) การเปลี่ยนแปลงเป็นระยะเวลา 10 นาทีสามารถเพื่ออันงดงามที่คาดการณ์ มันอาจก่อให้เกิดความท้าทาย ในประเทศเคนยาเช่นจะได้รับการตั้งข้อสังเกตว่ามีความเป็นไปได้สูงของการจราจรติดขัดอย่างหนักเมื่อใดก็ตามที่ฝนตกด้วยเหตุนี้รูปแบบอาจจะไม่คาดการณ์อัตราการเข้าชมภายใต้สถานการณ์ธรรมชาติเช่น. Peak และปิดชั่วโมงสูงสุดที่สามารถคาดการณ์ตั้งแต่นี้ขึ้นอยู่กับชั่วโมง ของวันนี้. ระบบจะอนุญาตให้ผู้ใช้ในการวิเคราะห์และการสร้างรายงานสำหรับการไหลของการจราจรเช่นความเร็วของการจราจร

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

) ทำนายความเร็วและความถูกต้อง
การจราจรติดขัดสามารถ termed เป็นคุณลักษณะแบบไดนามิก

พวกเขาสามารถคาดเดาได้และยังไม่สามารถคาดเดาได้ ขึ้นอยู่กับสถานการณ์ในมือ การจราจร สถานะ ( ความเร็วของการจราจร ) เปลี่ยนเป็น ระยะเวลา 10 นาทีสามารถดังนั้นงดงามที่ทำนายก็อาจก่อให้เกิดความท้าทาย ในเคนยา ตัวอย่างเช่นมันมีการระบุว่า มีความเป็นไปได้สูงที่การจราจรติดขัด เมื่อใดก็ตามที่ฝนตก เพราะรูปแบบไม่อาจทำนายสถานการณ์ธรรมชาติ

ยอดและปิดยอดชั่วโมงสามารถทำนายได้ตั้งแต่นี้ขึ้นอยู่กับเวลาของวัน ระบบจะอนุญาตให้ผู้ใช้เพื่อวิเคราะห์และสร้างรายงานสำหรับการไหลของการจราจรในอินสแตนซ์ของการจราจร