論文の概要: Large-scale Analysis and Simulation of Traffic Flow using Markov Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.02681v1
- Date: Mon, 6 Jul 2020 12:31:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-13 03:29:50.676957
- Title: Large-scale Analysis and Simulation of Traffic Flow using Markov Models
- Title（参考訳）: マルコフモデルを用いた交通流の大規模解析とシミュレーション
- Authors: Ren\'at\'o Besenczi, Norbert B\'atfai, P\'eter Jeszenszky, Roland
Major, Fanny Monori, M\'arton Isp\'any
- Abstract要約: 交通分析に使用できる数学的に厳密なモデルが、他の研究者によって提案されている。
本稿では,2次元定常分布の概念を導入して,新しいパラメトリゼーションを提案する。
我々は,中規模および大規模でシミュレーションを行い,人工的および実データに基づくモデルと推定手法の両方が良好であることが証明された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Modeling and simulating movement of vehicles in established transportation
infrastructures, especially in large urban road networks is an important task.
It helps with understanding and handling traffic problems, optimizing traffic
regulations and adapting the traffic management in real time for unexpected
disaster events. A mathematically rigorous stochastic model that can be used
for traffic analysis was proposed earlier by other researchers which is based
on an interplay between graph and Markov chain theories. This model provides a
transition probability matrix which describes the traffic's dynamic with its
unique stationary distribution of the vehicles on the road network. In this
paper, a new parametrization is presented for this model by introducing the
concept of two-dimensional stationary distribution which can handle the
traffic's dynamic together with the vehicles' distribution. In addition, the
weighted least squares estimation method is applied for estimating this new
parameter matrix using trajectory data. In a case study, we apply our method on
the Taxi Trajectory Prediction dataset and road network data from the
OpenStreetMap project, both available publicly. To test our approach, we have
implemented the proposed model in software. We have run simulations in medium
and large scales and both the model and estimation procedure, based on
artificial and real datasets, have been proved satisfactory. In a real
application, we have unfolded a stationary distribution on the map graph of
Porto, based on the dataset. The approach described here combines techniques
whose use together to analyze traffic on large road networks has not previously
been reported.
- Abstract（参考訳）: 既存の交通インフラ,特に大都市道路網における車両の移動のモデル化とシミュレーションは重要な課題である。
交通問題を理解し、対処し、交通規制を最適化し、予期しない災害イベントに対してリアルタイムに交通管理を適用するのに役立つ。
交通分析に使用できる数学的に厳密な確率モデルが、グラフとマルコフ連鎖理論の相互作用に基づく他の研究者によって以前に提案された。
このモデルは、道路ネットワーク上の車両のユニークな定常分布とトラフィックのダイナミクスを記述する遷移確率行列を提供する。
本稿では,車両の走行動態を車両分布とともに扱う2次元定常分布の概念を導入することにより,このモデルに対する新しいパラメトリゼーションを提案する。
さらに, このパラメータ行列を軌道データを用いて推定するために, 重み付き最小二乗推定法を適用した。
そこで本研究では,OpenStreetMapプロジェクトのTaxi Trajectory Predictionデータセットと道路ネットワークデータに本手法を適用した。
我々のアプローチをテストするために、我々は提案するモデルをソフトウェアに実装した。
我々は,中規模および大規模でシミュレーションを行い,人工的および実データに基づくモデルと推定手法の両方が良好であることが証明された。
実際のアプリケーションでは、データセットに基づいて、Portoのマップグラフ上に静止分布を展開しました。
ここで説明するアプローチは、大規模道路網のトラフィック分析に併用した手法を組み合わさったもので、これまで報告されていない。
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