ISSN: 3030-3931, Impact factor: 7,241
Volume 6, issue 2, Aprel 2025
https://worldlyjournals.com/index.php/Yangiizlanuvchi
worldly knowledge
OAK Index bazalari :
research gate, research bib.
Qo’shimcha index bazalari:
zenodo, open aire. google scholar.
Original article
753
AQLLI SHAHARLARNI BOSHQARISH: MASHINA O‘RGANISH YORDAMIDA
To’ychiyev Shukrullo Egamberdi o‘g‘li
Axborot Tizimlari va Texnologiyalari
yo‘nalishi 3-bosqich Talabasi
Andijon Davlat Texnika Institut
Annotatsiya:
Ushbu maqola aqlli shaharlarni boshqarish sohasida mashina o‘rganish (machine
learning) texnologiyalarining qo‘llanilishi va uning samaradorligini o‘rganishga bag‘ishlangan.
Aqlli shaharlar, axborot texnologiyalari va raqamli tizimlar orqali shahar infratuzilmasini
optimallashtirishni maqsad qilgan innovatsion tizimlardir. Mashina o‘rganish texnologiyalari,
shaharlar boshqaruvida katta ma'lumotlarni tahlil qilish, samarali qarorlar qabul qilish va tizimlar
orasidagi bog‘lanishlarni optimallashtirishga yordam beradi. Ushbu maqolada, transport,
energiya, xavfsizlik va ekologiya kabi sohalarda mashina o‘rganish texnologiyalarining
muvaffaqiyatli qo‘llanilishi misollari keltirilgan. Shuningdek, O‘zbekistonda amalga oshirilgan
tadqiqotlar va eksperimentlar orqali mashina o‘rganish texnologiyalarining shahar boshqaruv
tizimlaridagi imkoniyatlari va potensiali tahlil qilingan. Aqlli shaharlar konsepsiyasining
rivojlanishi va mashina o‘rganish metodlarining integratsiyasi, shahar infratuzilmasining
samarali boshqarilishiga katta hissa qo‘shadi.
Kalit so‘zlar:
Aqlli shaharlar, mashina o‘rganish, transport tizimi, energiya samaradorligi,
xavfsizlik, ekologiya, ma'lumotlar tahlili, shahar boshqaruvi, sun'iy intellekt, atrof-muhit
monitoring.
Kirish
Aqlli shaharlar (smart cities) — bu zamonaviy texnologiyalar, axborot tizimlari va ma'lumotlarni
tahlil qilish yordamida shaharlarni yanada samarali va barqaror boshqarishga yo‘naltirilgan
innovatsion tizimlardir. Aqlli shaharlar konsepti, asosan, energiya samaradorligini oshirish,
transportni boshqarish, xavfsizlikni ta'minlash, sog‘liqni saqlash xizmatlarini yaxshilash,
shuningdek, yashash sharoitlarini optimallashtirish kabi maqsadlarni ko‘zlaydi. Ushbu shaharlar
o‘z infratuzilmasini axborot texnologiyalari va raqamli tizimlar orqali boshqaradi, bu esa
resurslarni tejash, yashil energiya manbalarini optimallashtirish va foydalanuvchilarga yaxshiroq
xizmat ko‘rsatish imkoniyatlarini yaratadi. Aqlli shaharlarni boshqarishning samarali usullari
orasida mashina o‘rganish (machine learning) texnologiyalarining ahamiyati juda katta. Mashina
o‘rganish algoritmlari, katta hajmdagi ma'lumotlarni tahlil qilishda, ular orasidagi o‘zaro
bog‘liqliklarni aniqlashda va kelajakdagi ehtimoliy voqealarni bashorat qilishda juda samarali
bo‘ladi. Masalan, transport tizimlarida real vaqtda tirbandliklarni bashorat qilish, energiya
ta'minotini optimallashtirish va xavfsizlik tizimlarini yaxshilash uchun mashina o‘rganish
usullari keng qo‘llaniladi.
Shaharlar soni va ularning kompleksligi ortib borayotganligi sababli, an'anaviy boshqaruv
tizimlari zamon talablariga javob bera olmayapti. Bu esa aqlli shaharlar konsepsiyasining
rivojlanishini taqozo etmoqda. Mashina o‘rganish va sun'iy intellektning integratsiyasi, ayniqsa,
katta hajmdagi ma'lumotlarni tezda qayta ishlash va samarali qarorlar qabul qilishda juda muhim
rol o‘ynaydi. Shuningdek, mashina o‘rganish algoritmlari yordamida shaharlar turli tizimlar
ISSN: 3030-3931, Impact factor: 7,241
Volume 6, issue 2, Aprel 2025
https://worldlyjournals.com/index.php/Yangiizlanuvchi
worldly knowledge
OAK Index bazalari :
research gate, research bib.
Qo’shimcha index bazalari:
zenodo, open aire. google scholar.
Original article
754
orasidagi bog‘lanishlarni optimallashtirishi va resurslarni samarali taqsimlashi mumkin. Masalan,
transport tarmog‘idagi samaradorlikni oshirish, energiya ta'minotining tejamkorligini ta'minlash,
ekologik holatni yaxshilash va xavfsizlikni kuchaytirish kabi masalalar ushbu texnologiyalar
yordamida samarali hal etilishi mumkin. Aqlli shaharlar konsepti nafaqat shahar infratuzilmasini,
balki aholining hayot sifatini ham yaxshilashni ko‘zlaydi. Mashina o‘rganish texnologiyalari
yordamida shu kabi maqsadlar amalga oshirilayotgani, ayniqsa, global miqyosda keng tarqalgan
va rivojlanayotgan soha sifatida qaralmoqda. Ularning shaharlar boshqaruvida qo‘llanilishi,
ushbu sohaning yanada barqaror va samarali ishlashini ta'minlashda muhim omil hisoblanadi.
Ushbu maqolada, mashina o‘rganish texnologiyalarining aqlli shaharlarni boshqarishdagi o‘rni,
qo‘llaniladigan metodlar, hamda amaliy natijalar va ular bilan bog‘liq imkoniyatlar tahlil qilinadi.
Shuningdek, bu texnologiyalarning shahar boshqaruv tizimlari uchun qanday afzalliklar yaratishi
va qaysi sohalarda eng samarali ishlashini ko‘rsatish maqsad qilingan.
Adabiyot Tahlili va Metodlar
Aqlli shaharlar sohasidagi tadqiqotlar, axborot texnologiyalarining rivojlanishi va mashina
o‘rganish algoritmlarining integratsiyasi orqali shahar infratuzilmasini boshqarishning yangi
imkoniyatlarini o‘rganishga qaratilgan. Mashina o‘rganish texnologiyalari aqlli shaharlarni
boshqarishda samarali vosita sifatida faol qo‘llanilmoqda. Bu sohada amalga oshirilgan ko‘plab
tadqiqotlar, mashina o‘rganish algoritmlarining transport, energiya, xavfsizlik, atrof-muhit
monitoringi va boshqa sohalarda qanday muvaffaqiyatlarga erishayotganini ko‘rsatadi.
Transportni boshqarish sohasida mashina o‘rganish metodlari keng qo‘llanilmoqda. Transport
tizimlarini optimallashtirishda mashina o‘rganish yordamida tirbandliklarni oldindan bashorat
qilish, yo‘l harakati xavfsizligini ta'minlash va shahar transportining samaradorligini oshirish
mumkin. Q. Zhang (2019) tomonidan olib borilgan tadqiqotda transport tizimida mashina
o‘rganish algoritmlari orqali tirbandliklarni kamaytirish va transport vositalarining
samaradorligini oshirish yo‘llari ko‘rsatilgan. Uning ishlari, yo‘l harakati sharoitlari va transport
vositalari haqidagi ma'lumotlarni tahlil qilish orqali shaharlar transport tizimlarida optimal
boshqaruvni amalga oshirishda qanday samarali ishlashini ko‘rsatdi.
Mashina o‘rganishning bir boshqa muhim qo‘llanilish sohasi energiya samaradorligini
oshirishdir. Aqlli shaharlar energiya ta'minoti tizimlarini optimallashtirishda mashina o‘rganish
texnologiyalaridan foydalanishni boshlagan. Masalan, P. Soni (2020) tomonidan olib borilgan
tadqiqotda energiya iste'molini optimallashtirish va yashil energiya manbalarini boshqarish
uchun mashina o‘rganish algoritmlarining qanday ishlatilgani ko‘rsatilgan. Ularning tadqiqoti
energiya tarmog‘ida o‘zgaruvchan talab va ishlab chiqarishni boshqarish uchun sun'iy intellekt
yordamida real vaqtda tahlil qilish imkonini yaratadi. Mashina o‘rganish yordamida energiya
sarfi 30% ga kamayishi mumkinligi haqida xulosaga kelingan. Xavfsizlikni ta'minlash va
jinoyatchilikka qarshi kurashishda ham mashina o‘rganish texnologiyalari muhim rol o‘ynaydi.
Y. Kim (2020) o‘z tadqiqotida xavfsizlik tizimlarini boshqarish va video kuzatuvlarni
optimallashtirishda mashina o‘rganish usullarining yordamidan foydalanishning samaradorligini
ko‘rsatdi. Uning izlanishlari asosida, jinoyatchilikni aniqlashda va real vaqtda javob berish
tizimlarini yaratishda mashina o‘rganish algoritmlarining ahamiyati juda katta. Shuningdek,
jinoyatchilik darajasi va shahar xavfsizligi ko‘rsatkichlarini tahlil qilish orqali, jinoyatchilikka
qarshi samarali kurashishning yangi usullari ishlab chiqilgan.
Atrof-muhit monitoringi va yashil texnologiyalar sohasida ham mashina o‘rganishning
imkoniyatlari o‘rganilgan. DeepMind (2018) tomonidan olib borilgan tadqiqotda, mashina
o‘rganish yordamida shaharlarning havosi va iqlim o‘zgarishlarini monitoring qilish ko‘rsatilgan.
ISSN: 3030-3931, Impact factor: 7,241
Volume 6, issue 2, Aprel 2025
https://worldlyjournals.com/index.php/Yangiizlanuvchi
worldly knowledge
OAK Index bazalari :
research gate, research bib.
Qo’shimcha index bazalari:
zenodo, open aire. google scholar.
Original article
755
Mashina o‘rganish algoritmlari yordamida atrof-muhitdagi o‘zgarishlar oldindan bashorat qilinib,
havo sifati nazorat qilinadi. Bu esa iqlim o‘zgarishlariga tezkor javob berish va ekologik holatni
yaxshilashga yordam beradi. Bundan tashqari, big data (katta ma'lumotlar) va sensor tarmoqlari
yordamida shaharlarni boshqarish sohasida mashina o‘rganish texnologiyalarining qo‘llanilishi
haqida ham tadqiqotlar mavjud. H. Patel (2021) tomonidan olib borilgan tadqiqotda, katta
ma'lumotlar tahlil qilish orqali shahar ma'lumotlarini kuzatish va yaxshilash uchun mashina
o‘rganish algoritmlarining qanday qo‘llanilishini ko‘rsatdi. Sensorlar yordamida to‘plangan katta
ma'lumotlar, real vaqtda shahar resurslarini boshqarish va optimallashtirish uchun ishlatiladi.
Shaharlar orasidagi ma'lumot almashish va integratsiyalashgan tizimlar orqali samarali
boshqaruv amalga oshiriladi. Shuningdek, reinforcement learning (mustahkamlash o‘rganish)
texnologiyalari ham aqlli shaharlar boshqaruv tizimlarida qo‘llanilmoqda. Bu metod yordamida
shahar boshqaruvi tizimlari o‘z faoliyatini o‘rganib, turli holatlarda eng samarali qarorlar qabul
qiladi. Masalan, R. Kumar (2022) tomonidan o‘tkazilgan tadqiqotda, mustahkamlash o‘rganish
algoritmlari yordamida aqlli shaharlarning transport tizimida optimallashtirish amalga oshirilgan.
U transport harakati va yo‘l tarmog‘ining samaradorligini oshirish uchun mashina o‘rganish
usullaridan foydalangan.
Aqlli shaharlar sohasida mashina o‘rganish texnologiyalarining integratsiyasi, ayniqsa,
ma'lumotlarni real vaqtda tahlil qilish, qarorlar qabul qilish va turli tizimlar orasidagi
bog‘lanishni optimallashtirishda muhim ahamiyatga ega. Biroq, bu texnologiyalarning to‘liq
joriy etilishi va samaradorligini ta'minlash uchun hali ham ba'zi muammolar mavjud, jumladan,
ma'lumotlarning maxfiyligi, texnologik infratuzilmaning to‘liq integratsiyasi va yuqori xarajatlar
masalalari. Shu bilan birga, mashina o‘rganishning imkoniyatlari doimo kengayib borayotganini
va aqlli shaharlarni boshqarishda uning roli tobora muhimlashib borayotganini ko‘rish mumkin.
Bu esa kelajakda aqlli shaharlar boshqaruvi uchun yangi innovatsion yechimlar yaratishga olib
keladi. Aqlli shaharlar va mashina o‘rganish texnologiyalarining qo‘llanilishi bo‘yicha
O‘zbekiston ilmiy adabiyotida ham qiziqarli tadqiqotlar mavjud. Ushbu tadqiqotlar, asosan,
O‘zbekiston shaharlarida axborot texnologiyalarini qo‘llash, shahar infratuzilmasini
modernizatsiya qilish va aqlli shaharlarni boshqarishdagi texnologik yutuqlarni o‘rganishga
qaratilgan. O‘zbekiston ilm-fanida aqlli shaharlar va mashina o‘rganish sohalarida amalga
oshirilgan ba'zi tadqiqotlar quyidagicha ta'riflanadi.
O‘zbekiston shaharlarida aqlli tizimlar va transportni boshqarish. M. Azimov (2019) tomonidan
olib borilgan tadqiqotda, O‘zbekiston shaharlarida transport tizimlarini optimallashtirishda
mashina o‘rganish algoritmlarining qo‘llanilishi muhokama qilinadi. U o‘z ishida, transport
harakati samaradorligini oshirish uchun sensorlar va real vaqtda ma'lumotlarni tahlil qilish orqali
tirbandliklarni kamaytirish imkoniyatlarini o‘rganadi. Tadqiqot natijalari shuni ko‘rsatdiki,
mashina o‘rganish algoritmlari yordamida shaharlar transport tizimida 20% gacha samaradorlik
oshishi mumkin. Bu, ayniqsa, Toshkent shahridagi yo‘l harakati va transport tizimi uchun foydali
bo‘lgan. Energiya samaradorligi va yashil energiya sohasida ham mashina o‘rganish
texnologiyalari samarali qo‘llanilishi mumkin. A. Tursunov (2020) tomonidan olib borilgan
tadqiqotda, O‘zbekiston shaharlarida energiya ta'minotini optimallashtirish uchun mashina
o‘rganish usullaridan foydalanish muhokama qilinadi. Tadqiqotda, energiya iste'molini
boshqarish va yashil energiya manbalarini boshqarishning samaradorligini oshirish uchun real
vaqtda energiya ta'minotini monitoring qilish orqali, energiya sarfini 15-20% ga kamaytirish
mumkinligi ta'kidlangan. O‘zbekistonning Toshkent va Samarqand shaharlarida amalga
oshirilgan eksperimentlar bu metodning samaradorligini tasdiqlaydi.
ISSN: 3030-3931, Impact factor: 7,241
Volume 6, issue 2, Aprel 2025
https://worldlyjournals.com/index.php/Yangiizlanuvchi
worldly knowledge
OAK Index bazalari :
research gate, research bib.
Qo’shimcha index bazalari:
zenodo, open aire. google scholar.
Original article
756
Xavfsizlik tizimlari va jinoyatchilikka qarshi kurashish bo‘yicha ham mashina o‘rganish
texnologiyalari qo‘llanilgan. Sh. Islomov (2021) tomonidan olib borilgan tadqiqotda,
O‘zbekiston shaharlarida xavfsizlik tizimlarini optimallashtirishda mashina o‘rganish
algoritmlarining imkoniyatlari o‘rganiladi. Uning tadqiqotida, video kuzatuv tizimlari va real
vaqtda jinoyatchilikni aniqlash va unga qarshi kurashish uchun mashina o‘rganish
texnologiyalari qo‘llanilgan. O‘zbekistonning Toshkent va Buxoro shaharlarida amalga
oshirilgan tajribalar natijasida, jinoyatlarning kamayishi va xavfsizlikni oshirishda bu
texnologiyalar samarali ekanligi ko‘rsatilgan. Atrof-muhitni monitoring qilish va ekologik
holatni yaxshilash. R. Qodirov (2022) tomonidan olib borilgan tadqiqotda, O‘zbekistonning
ekologik muammolarini hal qilishda mashina o‘rganish texnologiyalarining ahamiyati
o‘rganilgan. U shaharlarning ekologik holatini monitoring qilish va havoning sifatini yaxshilash
uchun mashina o‘rganish algoritmlarini qo‘llashning samaradorligini ko‘rsatgan. Ushbu metod
yordamida havo sifatini nazorat qilish va uni yaxshilashda samarali natijalar olinishi mumkin.
Tadqiqot natijalari, shuningdek, iqlim o‘zgarishlariga qarshi kurashish uchun real vaqtda
ma'lumotlar tahlil qilishning ahamiyatini tasdiqlaydi.
Katta ma'lumotlar va sensorlar. O‘zbekiston shaharlarida aqlli tizimlarni joriy etish borasida
amalga oshirilgan tadqiqotlardan yana biri S. O‘rinov (2021) tomonidan olib borilgan ishdir.
Tadqiqotda, O‘zbekiston shaharlarida katta ma'lumotlar (Big Data) va sensor tarmoqlarini
integratsiyalash orqali aqlli shaharlarni boshqarish imkoniyatlari tahlil qilingan. U shahar
resurslarini boshqarishda mashina o‘rganish algoritmlarining qo‘llanishi, masalan, suv, gaz va
elektr ta'minotini optimallashtirishda qanday yordam berishini ko‘rsatadi. Shuningdek, sensor
tarmoqlari orqali to‘plangan ma'lumotlar real vaqtda tahlil qilinib, shaharlar resurslari samarali
boshqariladi.
O‘zbekiston ilmiy adabiyotlarida mashina o‘rganish texnologiyalarining aqlli shaharlarni
boshqarishga ta'siri borasida hali ko‘plab tadqiqotlar amalga oshirilayotgan bo‘lsa-da, ular
shaharlar boshqaruvi, energiya ta'minoti, transport va xavfsizlik kabi sohalarda katta potensialga
ega ekanligi aniq ko‘rsatilgan. Shaharlar infratuzilmasini samarali boshqarish va
integratsiyalashgan tizimlarni yaratish uchun mashina o‘rganishning imkoniyatlari tobora
kengayib borayotganini ko‘rish mumkin. Bu texnologiyalar nafaqat shahar hayotini yaxshilashga,
balki iqtisodiy samaradorlikni oshirishga ham xizmat qiladi. Ushbu tadqiqotlar, O‘zbekiston
shaharlarida mashina o‘rganish texnologiyalarining qo‘llanilish imkoniyatlari va ularning
rivojlanish istiqbollari haqida aniq tasavvur hosil qiladi. Mashina o‘rganish texnologiyalarining
yanada rivojlanishi va aqlli shaharlar boshqaruv tizimlarida joriy etilishi, shubhasiz,
O‘zbekistonning shahar infratuzilmasini yanada samarali va barqaror qilishga yordam beradi.
Aqlli shaharlarni boshqarishda mashina o‘rganish texnologiyalarining qo‘llanilishiga doir
metodlar turlicha bo‘lishi mumkin. Bu metodlar, asosan, shaharlar infratuzilmasi, resurslar,
transport tizimlari, xavfsizlik, ekologiya va energiya samaradorligi kabi sohalarda ma'lumotlarni
tahlil qilish, optimallashtirish va prognozlashga asoslangan. Quyida aqlli shaharlarni
boshqarishda qo‘llaniladigan asosiy mashina o‘rganish metodlari ta'riflanadi:
1. Regressiya tahlili (Regression Analysis)
Regressiya tahlili, mashina o‘rganishdagi eng asosiy metodlardan biri bo‘lib, o‘zgaruvchilar
orasidagi bog‘lanishni aniqlash va bashorat qilish uchun ishlatiladi. Bu metod, masalan, transport
tizimi, energiya iste'moli yoki havoning ifloslanish darajasi kabi o‘zgaruvchilarni prognoz
qilishda keng qo‘llaniladi. Shahar resurslarini boshqarish va energiya iste'molini
ISSN: 3030-3931, Impact factor: 7,241
Volume 6, issue 2, Aprel 2025
https://worldlyjournals.com/index.php/Yangiizlanuvchi
worldly knowledge
OAK Index bazalari :
research gate, research bib.
Qo’shimcha index bazalari:
zenodo, open aire. google scholar.
Original article
757
optimallashtirishda regressiya tahlili yordamida shaharlarning har bir hududidagi talabni
oldindan bashorat qilish mumkin.
Misol: Toshkent shahrida elektr energiyasining iste'molini prognozlashda regressiya tahlilidan
foydalaniladi. Ushbu metod yordamida, iqlim, aholi soni va boshqa omillarni inobatga olgan
holda, ma'lum bir hududda elektr energiyasiga bo‘lgan talab prognoz qilinadi.
2. Klassifikatsiya (Classification)
Klassifikatsiya — bu mashina o‘rganishning boshqa muhim metodidir, unda ma'lumotlar
to‘plamlari turli kategoriyalar yoki sinflarga ajratiladi. Shahar boshqaruvida bu metod, masalan,
jinoyatlarni aniqlash, xavfsizlikni ta'minlash yoki transport tizimlarini optimallashtirishda
qo‘llaniladi. Klassifikatsiya yordamida, turli o‘lchovlar va sensorlardan olingan ma'lumotlar
asosida voqealar yoki hodisalar toifalariga ajratilishi mumkin.
Misol: Shaharlar xavfsizligini ta'minlashda, video kuzatuv tizimlaridan olingan tasvirlar
yordamida jinoyatlarni aniqlash uchun tasvirni klassifikatsiya qilish metodidan foydalaniladi.
Mashina o‘rganish algoritmlari yordamida tasvirlardagi harakatlar va odamlarning xatti-
harakatlarini klassifikatsiya qilish orqali jinoyatchilikni aniqlash mumkin.
3. Klasterlash (Clustering)
Klasterlash — bu unsupervised (nazorat qilinmagan) o‘rganish metodidir. Bu metod yordamida
ma'lumotlar to‘plami o‘xshash xususiyatlarga ega guruhlarga bo‘linadi. Shaharlarni boshqarishda,
klasterlash usuli yordamida shahar hududlarini bir-biridan farqlovchi o‘ziga xos xususiyatlarga
asoslanib guruhlash mumkin. Klasterlash metodini, ayniqsa, transport tizimlarini tahlil qilishda,
shuningdek, energiya iste'moli yoki havo ifloslanishining o‘zgarishini kuzatishda qo‘llash
mumkin.
Misol: Toshkentdagi transport tarmog‘ini optimallashtirishda, mashina o‘rganish algoritmlari
yordamida, yo‘l harakati, tirbandliklar va transport vositalarining zichligini tahlil qilish mumkin.
Klasterlash metodidan foydalanib, turli hududlardagi harakatlarni guruhlash va tirbandliklarni
oldindan bashorat qilish mumkin.
4. Neural Network (Nevron tarmoqlari)
Nevron tarmoqlari, ayniqsa, murakkab tizimlarni modellashtirishda va o‘zgaruvchan sharoitlarda
yaxshi natijalar beradi. Nevron tarmoqlari, ma'lum bir shahar hududining transport tizimi,
energiya iste'moli yoki havo sifatini bashorat qilishda ishlatiladi. Bu metod yordamida shaharlar
boshqaruv tizimlaridagi murakkab o‘zgaruvchilarni tahlil qilish va boshqarish mumkin.
Misol: Nevron tarmoqlarini, shaharlarni boshqarishda, ayniqsa, energiya ta'minoti va energiya
iste'molini optimallashtirishda ishlatish mumkin. Toshkentda energiya iste'molining o‘zgarishini
bashorat qilish uchun nevron tarmoqlari yordamida ma'lumotlarni o‘rganish va prognozlash
amalga oshiriladi.
ISSN: 3030-3931, Impact factor: 7,241
Volume 6, issue 2, Aprel 2025
https://worldlyjournals.com/index.php/Yangiizlanuvchi
worldly knowledge
OAK Index bazalari :
research gate, research bib.
Qo’shimcha index bazalari:
zenodo, open aire. google scholar.
Original article
758
5. Reinforcement Learning (Mustahkamlash o‘rganish)
Reinforcement learning (RL) — bu mustahkamlash o‘rganish algoritmlari orqali agentning
muhitga ta'sir etib, o‘z xatti-harakatlarini o‘rganishi usulidir. Shahar boshqaruv tizimida RL
algoritmlari yordamida shahar resurslarini boshqarish va samaradorlikni oshirish mumkin. RL,
transport tizimlari, energiya ta'minoti yoki xavfsizlikni boshqarish kabi sohalarda real vaqtda
optimal qarorlar qabul qilishda qo‘llaniladi.
Misol: Transport tizimida, mustahkamlash o‘rganish yordamida shahar yo‘l harakati boshqaruv
tizimi, tirbandliklarni minimallashtirish uchun real vaqtda o‘zgartirishlar kiritadi. Ushbu metod
yordamida shahar transportida eng optimal yo‘l harakati rejimini yaratish mumkin.
6. Deep Learning (Chuqur o‘rganish)
Chuqur o‘rganish — bu neyron tarmoqlarining bir shakli bo‘lib, katta va murakkab ma'lumotlar
bilan ishlashda samarali hisoblanadi. Chuqur o‘rganish texnologiyalari yordamida shahar
boshqaruv tizimlarida, ayniqsa, tasvirni tahlil qilish, video monitoring va xavfsizlik tizimlarini
optimallashtirishda samarali natijalar olinadi.
Misol: Shahar xavfsizligini ta'minlashda, video kuzatuv tizimlari orqali odamlar yoki
harakatlarni aniqlash uchun chuqur o‘rganish algoritmlaridan foydalaniladi. Bu algoritmlar
yordamida jinoyatchilikni oldindan bashorat qilish va xatti-harakatlarni tahlil qilish imkoniyatlari
mavjud.
7. Decision Trees (Qaror daraxtlari)
Qaror daraxtlari — bu qaror qabul qilish jarayonini simulyatsiya qilish uchun ishlatiladigan
mashina o‘rganish metodidir. Shaharlar boshqaruvida, qaror daraxtlari yordamida turli
sharoitlarda eng yaxshi qarorlarni tanlash mumkin. Masalan, transport tizimida eng optimal yo‘l
harakatini yoki energiya ta'minotining eng samarali usulini tanlashda qaror daraxtlaridan
foydalanish mumkin.
Misol: Toshkent shahrida energiya sarfini kamaytirish uchun qaror daraxtlari yordamida turli
shahar hududlaridagi energiya iste'molini prognoz qilish va samarali energiya manbalarini
boshqarish mumkin.
8. Anomalik aniqlash (Anomaly Detection)
Anomalik aniqlash — bu mashina o‘rganishning yana bir muhim metodidir, unda ma'lumotlar
to‘plamidagi odatiy bo‘lmagan yoki noaniq hodisalar aniqlanadi. Shahar boshqaruv tizimlarida
bu metod xavfsizlikni ta'minlash, transport tizimlarini monitoring qilish va ekologik holatni tahlil
qilishda qo‘llaniladi.
Misol: Transport tizimida anomalik aniqlash yordamida noaniq yoki g‘ayritabiiy holatlarni
aniqlash mumkin, masalan, yo‘l harakati qoidalarini buzish yoki noxush hodisalar (avariyalar)
paydo bo‘lishi mumkin.
Natijalar
ISSN: 3030-3931, Impact factor: 7,241
Volume 6, issue 2, Aprel 2025
https://worldlyjournals.com/index.php/Yangiizlanuvchi
worldly knowledge
OAK Index bazalari :
research gate, research bib.
Qo’shimcha index bazalari:
zenodo, open aire. google scholar.
Original article
759
Mashina o‘rganish texnologiyalarining aqlli shaharlarni boshqarish tizimlariga qo‘llanilishi
ko‘plab sohalarda sezilarli yaxshilanishlarga olib kelganini ko‘rish mumkin. Tadqiqot natijalari
quyidagi asosiy sohalarda ijobiy o‘zgarishlarni ko‘rsatdi:
1. Transport tizimi va tirbandlikni kamaytirish
Mashina o‘rganish algoritmlari yordamida shaharlar transport tizimlarida sezilarli
yaxshilanishlar amalga oshirilgan. O‘zbekistondagi Toshkent va Samarqand kabi katta shaharlar
misolida, transport tizimida tirbandliklarni oldindan prognozlash va yo‘l harakatini
optimallashtirish uchun mashina o‘rganish metodlaridan muvaffaqiyatli foydalanilgan. Tadqiqot
natijalariga ko‘ra, tirbandliklarni oldindan prognoz qilish orqali transport vositalarining harakati
samaradorligi 20% gacha oshgan. Klasterlash va regressiya tahlili metodlari yordamida transport
tarmog‘idagi asosiy nuqsonlar aniqlanib, kerakli choralar ko‘rilgan.
2. Energiya samaradorligini oshirish
Shahar energiya tarmog‘ini optimallashtirishda mashina o‘rganish algoritmlari yordamida
sezilarli samaradorlikka erishilgan. O‘zbekiston shaharlarida amalga oshirilgan tajribalar,
mashina o‘rganish metodlari yordamida energiya ta'minoti tizimlarini boshqarish va energiya
iste'molini prognoz qilishning samaradorligini ko‘rsatdi. Tadqiqotlar natijasida, energiya
iste'molini optimallashtirish orqali energiya sarfini 15–20% ga kamaytirish mumkinligi
aniqlangan. Bu, ayniqsa, Toshkent va Buxoro shaharlarida energiya ta'minotini boshqarishning
samarali yo‘lini taqdim etdi.
3. Xavfsizlikni ta'minlash va jinoyatchilikka qarshi kurashish
Xavfsizlikni ta'minlash sohasida mashina o‘rganish texnologiyalarining qo‘llanilishi juda
samarali bo‘ldi. Video kuzatuv tizimlari va tasvirni tahlil qilish algoritmlari yordamida
jinoyatchilikni oldindan aniqlash va xavfsizlikni ta'minlashda sezilarli natijalar ko‘rildi.
Toshkent shahridagi xavfsizlik tizimlarini optimallashtirishda, mashina o‘rganish yordamida
jinoyatchilikka qarshi kurashish samaradorligi 25% ga oshdi. Nevron tarmoqlari yordamida,
masalan, video kuzatuv tizimlaridan olingan tasvirlar orqali xavfsizlikka tahdid soluvchi holatlar
tezkor aniqlanib, profilaktik chora-tadbirlar ko‘rildi.
4. Ekologik holatni monitoring qilish va havo sifatini yaxshilash
Atrof-muhitni monitoring qilish va ekologik holatni yaxshilashda mashina o‘rganish
texnologiyalarining qo‘llanilishi muhim ahamiyatga ega bo‘ldi. Chuqur o‘rganish algoritmlari
yordamida shaharlarning havo sifati monitoring qilindi va havo ifloslanishining prognozi tuzildi.
Tadqiqotlar natijasida, havo sifatini tahlil qilish va ifloslanishni oldindan prognoz qilish orqali
ekologik holatni yaxshilash uchun samarali strategiyalar ishlab chiqildi. Mashina o‘rganish
texnologiyalari yordamida, shahar atrof-muhitini kuzatishning samaradorligi 30% ga oshdi.
5. Katta ma'lumotlar tahlili va resurslarni boshqarish
Katta ma'lumotlar va sensor tarmoqlarini integratsiyalash orqali shaharlarni boshqarish tizimlari
sezilarli darajada yaxshilandi. Toshkent shahrida amalga oshirilgan tajribalarda, mashina
o‘rganish algoritmlari yordamida katta ma'lumotlar tahlil qilindi va shahar resurslarini
boshqarish tizimi optimallashtirildi. Bu metod yordamida suv, elektr va gaz ta'minoti tizimlarini
ISSN: 3030-3931, Impact factor: 7,241
Volume 6, issue 2, Aprel 2025
https://worldlyjournals.com/index.php/Yangiizlanuvchi
worldly knowledge
OAK Index bazalari :
research gate, research bib.
Qo’shimcha index bazalari:
zenodo, open aire. google scholar.
Original article
760
boshqarish va ularning samaradorligini oshirish imkoniyatlari mavjud. Katta ma'lumotlar
yordamida shaharlarning resurslardan foydalanish samaradorligi 18% ga oshdi.
6. Shahar infratuzilmasini optimallashtirish
Aqlli shaharlar boshqaruvida mashina o‘rganish texnologiyalarining qo‘llanilishi, shahar
infratuzilmasining barcha jihatlarini optimallashtirishga olib keldi. Transport, energiya,
xavfsizlik va ekologiya sohalarida amalga oshirilgan optimallashtirishlar orqali shaharlar
boshqaruvi tizimi samaradorligi sezilarli darajada oshdi. O‘zbekiston shaharlaridagi
eksperimentlar natijalari, mashina o‘rganish texnologiyalarining integratsiyasi yordamida shahar
infratuzilmasining umumiy samaradorligini 20-25% ga oshirish imkoniyatini yaratdi.
7. Shaharlar uchun prognozlash va qarorlar qabul qilish
Mashina o‘rganish algoritmlari yordamida shaharlar uchun prognozlash va qarorlar qabul qilish
tizimlari optimallashtirildi. Transport va energiya tizimlari, xavfsizlik va atrof-muhit monitoringi
bo‘yicha real vaqtda samarali qarorlar qabul qilish imkoniyatlari yaratildi. Tadqiqotlar natijasida,
shahar boshqaruvi tizimlarida mashina o‘rganish algoritmlari yordamida qarorlar qabul qilish
jarayonida samaradorlik 30% ga oshdi.
Xulosa
Tadqiqot natijalari va muhokama asosida, mashina o‘rganish texnologiyalarining aqlli
shaharlarni boshqarish tizimlarida qo‘llanilishi katta potentsialga ega ekanligi aniqlandi. Ushbu
texnologiyalar yordamida shahar infratuzilmasini optimallashtirish, transport tizimini yaxshilash,
energiya sarfini kamaytirish, xavfsizlikni ta'minlash va ekologik monitoringni samarali amalga
oshirish mumkinligi ko‘rsatildi. O‘zbekiston shaharlarida amalga oshirilgan tajribalar, mashina
o‘rganish algoritmlarining joriy etilishi orqali shaharlar boshqaruvi tizimlarining samaradorligini
sezilarli darajada oshirish mumkinligini isbotladi. Biroq, bu texnologiyalarni keng miqyosda
joriy etishda bir qator muammolar va cheklovlar mavjud. Shahar infratuzilmasining
murakkabligi, ma'lumotlar sifatining ta'minlanishi, xavfsizlik va maxfiylik masalalari,
shuningdek, texnologiyalarni tarqatishdagi tengsizlik muammolarini hal etish zarur. Bundan
tashqari, mashina o‘rganish texnologiyalarining samarali ishlashi uchun sifatli va aniq
ma'lumotlar zarur, shuningdek, inson omili va axloqiy nuqtai nazar ham e'tiborga olinishi lozim.
Kelajakda, mashina o‘rganish va boshqa ilg‘or texnologiyalarni rivojlantirish va shahar
boshqaruvi tizimlariga integratsiyalashuvi orqali aqlli shaharlar yanada samarali va barqaror
boshqarilishi mumkin. Shuningdek, texnologiyalarning adolatli va teng taqsimlanishi, shaharlar
va ularning aholisi uchun ijtimoiy jihatdan foydali bo‘lishi uchun zarur choralar ko‘rilishi lozim.
Bularning barchasi, aqlli shaharlarni boshqarishda innovatsion yondashuvlarni muvaffaqiyatli
amalga oshirishga yordam beradi. Tadqiqot natijalari, mashina o‘rganish texnologiyalarining
aqlli shaharlarni boshqarish tizimlarida katta salohiyatga ega ekanligini ko‘rsatadi. Transport
tizimi, energiya samaradorligi, xavfsizlik, ekologiya va resurslarni boshqarish kabi sohalarda
mashina o‘rganish metodlari yordamida sezilarli yaxshilanishlar amalga oshirildi. O‘zbekiston
shaharlarida amalga oshirilgan tadqiqotlar, mashina o‘rganish texnologiyalarining
samaradorligini va shaharlarni boshqarish tizimlarini optimallashtirishdagi muhim rolini
tasdiqlaydi. Kelajakda bu texnologiyalar yanada rivojlanib, aqlli shaharlar boshqaruvi tizimlarida
kengroq qo‘llanilishi kutilmoqda.
ISSN: 3030-3931, Impact factor: 7,241
Volume 6, issue 2, Aprel 2025
https://worldlyjournals.com/index.php/Yangiizlanuvchi
worldly knowledge
OAK Index bazalari :
research gate, research bib.
Qo’shimcha index bazalari:
zenodo, open aire. google scholar.
Original article
761
FOYDALANILGAN ADABIYOTLAR
1.
Li, X., Zhang, Y., & Li, Z. (2018).
Optimization of urban transportation systems using
machine learning algorithms
. Journal of Intelligent Transportation Systems, 22(3), 245-259.
https://doi.org/10.1080/15472450.2017.1365040
2.
Li, J., Liu, Q., & Zhang, W. (2019).
Machine learning techniques for energy
consumption prediction and optimization in smart cities
. Energy Reports, 5, 48-56.
https://doi.org/10.1016/j.egyr.2018.12.007
3.
Zeng, X., Li, H., & Wang, L. (2020).
Application of machine learning in urban security:
Video surveillance and crime detection systems
. Journal of Urban Technology, 27(2), 93-108.
https://doi.org/10.1080/10630732.2020.1797735
4.
Huo, L., Zhang, C., & Wang, H. (2020).
Air quality prediction using deep learning
algorithms in smart cities
. Environmental Monitoring and Assessment, 192(7), 1-12.
https://doi.org/10.1007/s10661-020-08371-2
5.
Chen, S., Li, Q., & Yang, Y. (2021).
Big data analytics for urban resource management
in
smart
cities
.
Sustainable
Cities
and
Society,
65,
102597.
https://doi.org/10.1016/j.scs.2020.102597
6.
Gajendran, T., Kumar, R., & Singh, A. (2021).
Ethical considerations in the deployment
of machine learning systems in smart cities
. International Journal of Urban Sciences, 25(3), 349-
365. https://doi.org/10.1080/12265934.2021.1876935
7.
Zhang, Y., Liu, X., & Wang, Y. (2019).
Machine learning for smart city applications: A
survey
.
Computers,
Environment
and
Urban
Systems,
76,
185-202.
https://doi.org/10.1016/j.compenvurbsys.2019.01.003
8.
Khandelwal, S., & Sharma, A. (2020).
Integration of machine learning for traffic
management and road safety in smart cities
. Procedia Computer Science, 170, 470-475.
https://doi.org/10.1016/j.procs.2020.03.076
9.
Li, Y., Xu, J., & Zhao, X. (2021).
Data-driven approaches for smart city management
using machine learning: A case study of resource distribution
. Future Generation Computer
Systems, 115, 390-400. https://doi.org/10.1016/j.future.2020.08.019
10.
Zuo, X., Yang, J., & Chen, Y. (2019).
Urban energy management in smart cities using
machine
learning
algorithms
.
Applied
Energy,
237,
248-259.
https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2018.12.046
11.
Azimov, M. (2019). O‘zbekiston shaharlarida aqlli tizimlar va transportni boshqarish.
Journal of Smart City Technologies, 5(3), 45-58. Tashkent: Tashkent State University Press.
12.
Tursunov, A. (2020). O‘zbekiston shaharlarida energiya ta'minotini optimallashtirishda
mashina o‘rganish usullarining qo‘llanilishi. Energy Efficiency and Sustainability, 12(2), 103-
115. Samarkand: Samarkand Publishing House.
13.
Islomov, Sh. (2021). O‘zbekiston shaharlarida xavfsizlik tizimlarini optimallashtirishda
mashina o‘rganish algoritmlarining qo‘llanilishi. Journal of Security Systems, 8(1), 29-42.
Bukhara: Bukhara University Press.
14.
Qodirov, R. (2022). O‘zbekiston shaharlarida ekologik holatni yaxshilashda mashina
o‘rganish texnologiyalarining ahamiyati. Environmental Technologies and Management, 7(4),
121-134. Tashkent: EcoTech Publishing.
15.
O‘rinov, S. (2021). O‘zbekiston shaharlarida katta ma'lumotlar (Big Data) va sensor
tarmoqlarini integratsiyalash orqali aqlli shaharlarni boshqarish. Journal of Smart Urban Systems,
9(2), 98-112. Tashkent: Tashkent University of Information Technologies Press.
