Fugu-MT 論文翻訳(概要): QTIP: Quick simulation-based adaptation of Traffic model per Incident Parameters

論文の概要: QTIP: Quick simulation-based adaptation of Traffic model per Incident Parameters

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.04109v1
Date: Mon, 9 Mar 2020 13:07:07 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-25 08:24:00.334045
Title: QTIP: Quick simulation-based adaptation of Traffic model per Incident Parameters
Title（参考訳）: QTIP:クイックシミュレーションに基づくインシデントパラメータごとの交通モデルの適応
Authors: Inon Peled, Raghuveer Kamalakar, Carlos Lima Azevedo, Francisco C. Pereira
Abstract要約: QTIP(QTIP)は,交通の破壊に伴う予測モデルの適応のためのシミュレーションベースのフレームワークである。 QTIPは、影響を受ける道路のリアルタイムシミュレーションを複数のシナリオで実行し、結果を分析し、通常の予測モデルの変更を提案する。デンマークの高速道路のケーススタディにおいて,QTIPを実験したところ,QTIPは道路事故発生最初の臨界時間において,交通予測を改善することができることがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.59529078336196
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Current data-driven traffic prediction models are usually trained with large datasets, e.g. several months of speeds and flows. Such models provide very good fit for ordinary road conditions, but often fail just when they are most needed: when traffic suffers a sudden and significant disruption, such as a road incident. In this work, we describe QTIP: a simulation-based framework for quasi-instantaneous adaptation of prediction models upon traffic disruption. In a nutshell, QTIP performs real-time simulations of the affected road for multiple scenarios, analyzes the results, and suggests a change to an ordinary prediction model accordingly. QTIP constructs the simulated scenarios per properties of the incident, as conveyed by immediate distress signals from affected vehicles. Such real-time signals are provided by In-Vehicle Monitor Systems, which are becoming increasingly prevalent world-wide. We experiment QTIP in a case study of a Danish motorway, and the results show that QTIP can improve traffic prediction in the first critical minutes of road incidents.
Abstract（参考訳）: 現在のデータ駆動トラフィック予測モデルは、通常、数ヶ月のスピードやフローなど、大きなデータセットでトレーニングされる。このようなモデルは、通常の道路状況に非常に適合するが、最も必要な時にしばしば失敗する: 道路事故のような突然で重大な混乱に苦しむ場合。本稿では,交通破壊に対する予測モデルの準瞬時適応のためのシミュレーションベースのフレームワークQTIPについて述べる。簡単に言えば、QTIPは影響を受ける道路のリアルタイムシミュレーションを行い、その結果を分析し、通常の予測モデルの変更を提案する。 QTIPは、影響を受けた車両からの即時救難信号によって伝達される、インシデントの性質ごとのシミュレーションシナリオを構築する。このようなリアルタイム信号は車載監視システムによって提供され、世界中で広く普及している。デンマークの高速道路のケーススタディにおいて,QTIPを実験したところ,QTIPは道路事故発生最初の臨界時間において交通予測を改善することができることがわかった。

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