論文の概要: Prediction of Traffic Flow via Connected Vehicles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.05460v2
• Date: Fri, 4 Dec 2020 17:06:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-11 22:27:05.090980
• Title: Prediction of Traffic Flow via Connected Vehicles
• Title（参考訳）: 連結車両による交通流の予測
• Authors: Ranwa Al Mallah, Bilal Farooq, Alejandro Quintero
• Abstract要約: 本稿では,交通機関が交通の流れを早期に制御し,渋滞を防止するための短期交通流予測フレームワークを提案する。 我々は,過去の流れデータと,コネクテッド・ビークル(CV)技術によって提供されるリアルタイムフィードや軌道データといった革新的な特徴に基づいて,将来の道路セグメントにおける流れを予測する。 本手法は, 流れの予測, CVが軌道に沿ったセグメントに現実的に遭遇する様々な事象の影響を組み込むことによって, 高度なモデリングを可能にすることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.11902188162458
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a Short-term Traffic flow Prediction (STP) framework so that transportation authorities take early actions to control flow and prevent congestion. We anticipate flow at future time frames on a target road segment based on historical flow data and innovative features such as real time feeds and trajectory data provided by Connected Vehicles (CV) technology. To cope with the fact that existing approaches do not adapt to variation in traffic, we show how this novel approach allows advanced modelling by integrating into the forecasting of flow, the impact of the various events that CV realistically encountered on segments along their trajectory. We solve the STP problem with a Deep Neural Networks (DNN) in a multitask learning setting augmented by input from CV. Results show that our approach, namely MTL-CV, with an average Root-Mean-Square Error (RMSE) of 0.052, outperforms state-of-the-art ARIMA time series (RMSE of 0.255) and baseline classifiers (RMSE of 0.122). Compared to single task learning with Artificial Neural Network (ANN), ANN had a lower performance, 0.113 for RMSE, than MTL-CV. MTL-CV learned historical similarities between segments, in contrast to using direct historical trends in the measure, because trends may not exist in the measure but do in the similarities.
• Abstract（参考訳）: 我々は,交通当局がフロー制御と渋滞防止のために早期行動を取るための短期交通フロー予測(stp)フレームワークを提案する。 我々は,過去の流れデータと,リアルタイムフィードやコネクテッドカー(cv)技術が提供する軌道データなどの革新的な特徴に基づいて,目標道路区間の将来の流れを予測する。 既存の手法が交通の変動に適応しないという事実に対処するため,本手法が流れの予測に組み込むことによって高度なモデリングを可能にし,CVが現実的に遭遇する様々な事象が軌道に沿ったセグメントに与える影響を示す。 CVからの入力によって強化されたマルチタスク学習環境において,Deep Neural Networks (DNN) を用いてSTP問題を解く。 その結果,MTL-CV,平均ルート平均二乗誤差(RMSE)が0.052であり,最先端のARIMA時系列(RMSE 0.255)とベースライン分類器(RMSE 0.122)を上回った。 ニューラルネットワーク(ANN)による単一タスク学習と比較して、AMNはMTL-CVよりもパフォーマンスが0.113と低い。 MTL-CVは、測定において直接的な歴史的傾向を使用するのとは対照的に、セグメント間の歴史的類似性を学習した。

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