論文の概要: Gaussian Processes for Traffic Speed Prediction at Different Aggregation Levels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.11866v1
• Date: Tue, 24 Nov 2020 03:05:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-21 12:44:10.461977
• Title: Gaussian Processes for Traffic Speed Prediction at Different Aggregation Levels
• Title（参考訳）: 集束レベルでの交通速度予測のためのガウス過程
• Authors: Gurcan Comert
• Abstract要約: 本研究は,交通速度予測にガウス過程(GP)を適用した。 生成したモデルの性能について, 各種凝集レベル(1～60分)の1段階予測を検証した。 その結果、GPモデルは、同様の計算時間で比較モデルよりも一貫して性能を向上できると期待されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.997680012976965
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Dynamic behavior of traffic adversely affect the performance of the prediction models in intelligent transportation applications. This study applies Gaussian processes (GPs) to traffic speed prediction. Such predictions can be used by various transportation applications, such as real-time route guidance, ramp metering, congestion pricing and special events traffic management. One-step predictions with various aggregation levels (1 to 60-minute) are tested for performance of the generated models. Univariate and multivariate GPs are compared with several other linear, nonlinear time series, and Grey system models using loop and Inrix probe vehicle datasets from California, Portland, and Virginia freeways respectively. Based on the test data samples, results are promising that GP models are able to consistently outperform compared models with similar computational times.
• Abstract（参考訳）: 知的輸送における交通の動的挙動は予測モデルの性能に悪影響を及ぼす。 本研究は交通速度予測にガウス過程(GP)を適用する。 このような予測は、リアルタイム経路案内、ランプメータ、混雑料金、特別なイベント交通管理など、様々な交通アプリケーションで使用することができる。 様々な集約レベル(1分から60分)のワンステップ予測を生成モデルの性能のためにテストする。 単変量および多変量GPは、カリフォルニア、ポートランド、バージニアの高速道路からのループおよびInrixプローブ車両データセットを用いて、他の線形および非線形時系列およびグレイシステムモデルと比較される。 実験データから, GPモデルが同様の計算時間で比較したモデルより一貫して性能を向上できることが期待できる。

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