論文の概要: A Physics-Informed Deep Learning Paradigm for Traffic State Estimation and Fundamental Diagram Discovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.03142v1
• Date: Sun, 6 Jun 2021 14:54:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-13 14:57:12.468347
• Title: A Physics-Informed Deep Learning Paradigm for Traffic State Estimation and Fundamental Diagram Discovery
• Title（参考訳）: 交通状態推定と基本図発見のための物理モデルによる深層学習パラダイム
• Authors: Rongye Shi, Zhaobin Mo, Kuang Huang, Xuan Di, Qiang Du
• Abstract要約: 本稿では,基礎図形学習器(PIDL+FDL)を用いた物理インフォームド深層学習という,改良されたパラダイムに寄与する。 PIDL+FDLはML用語をモデル駆動コンポーネントに統合し、基本図(FD)の機能形式、すなわち交通密度から流れや速度へのマッピングを学ぶ。 PIDL+FDLを用いて、人気のある1次・2次トラフィックフローモデルの解法とFD関係の再構築を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.779860024918729
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Traffic state estimation (TSE) bifurcates into two main categories, model-driven and data-driven (e.g., machine learning, ML) approaches, while each suffers from either deficient physics or small data. To mitigate these limitations, recent studies introduced hybrid methods, such as physics-informed deep learning (PIDL), which contains both model-driven and data-driven components. This paper contributes an improved paradigm, called physics-informed deep learning with a fundamental diagram learner (PIDL+FDL), which integrates ML terms into the model-driven component to learn a functional form of a fundamental diagram (FD), i.e., a mapping from traffic density to flow or velocity. The proposed PIDL+FDL has the advantages of performing the TSE learning, model parameter discovery, and FD discovery simultaneously. This paper focuses on highway TSE with observed data from loop detectors, using traffic density or velocity as traffic variables. We demonstrate the use of PIDL+FDL to solve popular first-order and second-order traffic flow models and reconstruct the FD relation as well as model parameters that are outside the FD term. We then evaluate the PIDL+FDL-based TSE using the Next Generation SIMulation (NGSIM) dataset. The experimental results show the superiority of the PIDL+FDL in terms of improved estimation accuracy and data efficiency over advanced baseline TSE methods, and additionally, the capacity to properly learn the unknown underlying FD relation.
• Abstract（参考訳）: トラフィック状態推定(traffic state estimation, tse)は、モデル駆動型とデータ駆動型(機械学習、ml)の2つの主要なカテゴリに分岐する。 これらの制限を緩和するために、最近の研究は、モデル駆動とデータ駆動の両方を含む物理インフォームドディープラーニング(PIDL)のようなハイブリッド手法を導入した。 本稿では,基本ダイアグラム学習器(pidl+fdl)を用いて,モデル駆動コンポーネントにml用語を統合し,基本ダイアグラム(fd)の機能形式,すなわち交通密度から流れや速度へのマッピングを学ぶ,物理にインフォームされたディープラーニングという改良パラダイムを提案する。 提案するPIDL+FDLは,TSE学習,モデルパラメータ発見,FD発見を同時に行うという利点がある。 本稿では,交通密度や速度を交通変数として用いて,ループ検出器からの観測データを用いた高速道路TSEに焦点を当てた。 本稿では, PIDL+FDLを用いて, 人気のある1次・2次交通流モデルとFD関係の再構築とFD項以外のモデルパラメータの再構築を行う。 次に、NGSIMデータセットを用いてPIDL+FDLベースのTSEを評価する。 実験の結果,pidl+fdlの精度は,先進的なベースラインtse法よりも精度が向上し,データ効率が向上し,未知のfd関係を適切に学習できることがわかった。

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