Fugu-MT 論文翻訳(概要): Predicting times of waiting on red signals using BERT

論文の概要: Predicting times of waiting on red signals using BERT

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.12896v1
Date: Sat, 20 Feb 2021 10:28:37 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-04-05 00:44:01.374465
Title: Predicting times of waiting on red signals using BERT
Title（参考訳）: BERTを用いた赤信号待ち時間予測
Authors: Witold Szejgis, Anna Warno, Pawe{\l} Gora
Abstract要約: BERTモデルを用いた道路交通シミュレーション結果の近似手法を提案する。実験は、Traffic Simulation Frameworkソフトウェアを用いて、現実的な道路ネットワーク上で実行されるデータセット上で実施された。
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: We present a method for approximating outcomes of road traffic simulations using BERT-based models, which may find applications in, e.g., optimizing traffic signal settings, especially with the presence of autonomous and connected vehicles. The experiments were conducted on a dataset generated using the Traffic Simulation Framework software runs on a realistic road network. The BERT-based models were compared with 4 other types of machine learning models (LightGBM, fully connected neural networks and 2 types of graph neural networks) and gave the best results in terms of all the considered metrics.
Abstract（参考訳）: 本稿では,BERTモデルを用いた道路交通シミュレーションの結果の近似手法を提案する。実験は、Traffic Simulation Frameworkソフトウェアを用いて、現実的な道路ネットワーク上で実行されるデータセット上で実施された。 bertベースのモデルは、他の4種類の機械学習モデル(lightgbm、完全連結ニューラルネットワーク、2種類のグラフニューラルネットワーク)と比較され、考慮されたすべてのメトリクスで最高の結果を得た。

関連論文リスト

Bridging the Sim-to-Real Gap with Bayesian Inference [53.61496586090384]
データからロボットダイナミクスを学習するためのSIM-FSVGDを提案する。我々は、ニューラルネットワークモデルのトレーニングを規則化するために、低忠実度物理プリエンスを使用します。高性能RCレースカーシステムにおけるSIM-to-realギャップのブリッジ化におけるSIM-FSVGDの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-25T11:29:32Z)
Attention-based Spatial-Temporal Graph Neural ODE for Traffic Prediction [3.4806267677524896]
本稿では,交通システムの力学を明示的に学習するアテンションベースグラフニューラルODE(AST)を提案する。本モデルでは,異なる期間のトラフィックパターンを集約し,実世界の2つのトラフィックデータセットに対して良好な性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-01T00:58:48Z)
TrafficBots: Towards World Models for Autonomous Driving Simulation and Motion Prediction [149.5716746789134]
我々は,データ駆動型交通シミュレーションを世界モデルとして定式化できることを示した。動作予測とエンドツーエンドの運転に基づくマルチエージェントポリシーであるTrafficBotsを紹介する。オープンモーションデータセットの実験は、TrafficBotsが現実的なマルチエージェント動作をシミュレートできることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-07T18:28:41Z)
Time-to-Green predictions for fully-actuated signal control systems with supervised learning [56.66331540599836]
本稿では,集約信号とループ検出データを用いた時系列予測フレームワークを提案する。我々は、最先端の機械学習モデルを用いて、将来の信号位相の持続時間を予測する。スイスのチューリッヒの信号制御システムから得られた経験的データに基づいて、機械学習モデルが従来の予測手法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2022-08-24T07:50:43Z)
Learning spatiotemporal features from incomplete data for traffic flow prediction using hybrid deep neural networks [0.28675177318965034]
本研究では,カリフォルニア・フリーウェイ・パフォーマンス・計測システム(PeMS)のトラフィックフローを,欠落した値で予測するハイブリッドディープニューラルネットワークに焦点を当てた。 RNNとCNNをベースとして,並列接続と並列接続の異なるアーキテクチャ構成が検討されている。 PeMSから得られた2つの異なるデータセットを総合的に分析した結果,平均計算手法を用いたシリーズ並列ハイブリッドネットワークは,交通流の予測において最も低い誤差を達成できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (2022-04-21T15:57:08Z)
A Driving Behavior Recognition Model with Bi-LSTM and Multi-Scale CNN [59.57221522897815]
運転行動認識のための軌道情報に基づくニューラルネットワークモデルを提案する。提案手法を公開BLVDデータセット上で評価し,満足な性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-03-01T06:47:29Z)
Spatio-Temporal Look-Ahead Trajectory Prediction using Memory Neural Network [6.065344547161387]
本論文では,記憶神経ネットワークと呼ばれる新しい繰り返しニューラルネットワークを用いて,時空間的視線軌道予測の問題を解くことを試みる。提案手法は計算量が少なく,LSTMやGRUを用いた他のディープラーニングモデルと比較すると,単純なアーキテクチャである。
論文参考訳（メタデータ） (2021-02-24T05:02:19Z)
Multi-intersection Traffic Optimisation: A Benchmark Dataset and a Strong Baseline [85.9210953301628]
交通信号の制御は、都市部の交通渋滞の緩和に必要不可欠である。問題モデリングの複雑さが高いため、現在の作業の実験的な設定はしばしば矛盾する。エンコーダ・デコーダ構造を用いた深層強化学習に基づく新規で強力なベースラインモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-01-24T03:55:39Z)
Deep traffic light detection by overlaying synthetic context on arbitrary natural images [49.592798832978296]
深部交通光検出器のための人工的な交通関連トレーニングデータを生成する手法を提案する。このデータは、任意の画像背景の上に偽のトラフィックシーンをブレンドするために、基本的な非現実的なコンピュータグラフィックスを用いて生成される。また、交通信号データセットの本質的なデータ不均衡問題にも対処し、主に黄色い状態のサンプルの少なさによって引き起こされる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-11-07T19:57:22Z)
Large-scale Analysis and Simulation of Traffic Flow using Markov Models [0.0]
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。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-06T12:31:27Z)
Traffic Data Imputation using Deep Convolutional Neural Networks [2.7647400328727256]
我々は、よく訓練されたニューラルネットワークが、時間空間図から交通速度のダイナミクスを学習できることを示します。提案手法は, 車両の侵入プローブレベルを5%以下に抑えることで, マクロな交通速度を再現できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-01-21T12:52:58Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。