論文の概要: A congested schedule-based dynamic transit passenger flow estimator using stop count data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.08217v2
• Date: Mon, 16 Aug 2021 16:04:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-22 01:05:46.581529
• Title: A congested schedule-based dynamic transit passenger flow estimator using stop count data
• Title（参考訳）: 停止数データを用いた混雑型スケジュールベース動的交通流推定器
• Authors: Qi Liu, Joseph Y. J. Chow
• Abstract要約: 停止数データからの観測から動的遷移流推定モデルを提案する。 このモデルは10回の反復で相対的な変化に対する0.005の耐性に収束する。 セグメントフローの推定平均は、観測されたセグメントフローの平均からわずか2.5%離れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.64085440434604
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: A dynamic transit flow estimation model based on congested schedule-based transit equilibrium assignment is proposed using observations from stop count data. A solution algorithm is proposed for the mathematical program with schedule-based transit equilibrium constraints (MPEC) with polynomial computational complexity. The equilibrium constraints corresponding to the schedule-based hyperpath flow are modified from the literature to fit into an estimation problem. Computational experiments are conducted first to verify the methodology with two synthetic data sets (one of which is Sioux Falls), followed by a validation of the method using bus data from Qingpu District in Shanghai, China, with 4 bus lines, 120 segments, 55 bus stops, and 120 one-minute intervals. The estimation model converged to 0.005 tolerance of relative change in 10 iterations. The estimated average of segment flows are only 2.5% off from the average of the observed segment flows; relative errors among segments are 42.5%.
• Abstract（参考訳）: 停止数データからの観測を用いて, 混雑するスケジュールに基づく交通均衡割当に基づく動的トランジットフロー推定モデルを提案する。 多項式計算複雑性を伴うスケジュールベーストランジション平衡制約(MPEC)を持つ数学的プログラムに対して,解法を提案する。 スケジュールベースのハイパーパスフローに対応する平衡制約を文献から修正して推定問題に適合させる。 まず2つの合成データセット(そのうちの1つはスーフォールズ)で方法論を検証するために計算実験を行い、次いで4つのバス線、120のセグメント、55の停留所、120の1分間隔で、上海の青春地区のバスデータを用いた手法の検証を行った。 推定モデルは10回のイテレーションで0.005の相対的変化耐性に収束した。 セグメントフローの推定平均は観測されたセグメントフローの平均からわずか2.5%離れており、セグメント間の相対誤差は42.5%である。

関連論文リスト

• Efficient Neural Network Approaches for Conditional Optimal Transport with Applications in Bayesian Inference [1.740133468405535]
  静的および条件付き最適輸送(COT)問題の解を近似する2つのニューラルネットワークアプローチを提案する。 我々は、ベンチマークデータセットとシミュレーションに基づく逆問題を用いて、両アルゴリズムを競合する最先端のアプローチと比較する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-25T20:20:09Z)
• Towards better traffic volume estimation: Jointly addressing the underdetermination and nonequilibrium problems with correlation-adaptive GNNs [47.18837782862979]
  本稿では, 交通量推定に関する2つの重要な問題について考察する。(1) 未検出運動による交通流の過小評価, (2) 渋滞伝播による非平衡交通流。 上記の問題に対処するために,データ駆動型,モデルフリー,相関適応型アプローチをグラフベースで実現するディープラーニング手法を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-10T02:22:33Z)
• Estimating Latent Population Flows from Aggregated Data via Inversing Multi-Marginal Optimal Transport [57.16851632525864]
  累積カウントデータから潜在人口フローを推定する問題について検討する。 この問題は、プライバシーの問題や測定の不確実性のために個々の軌道が利用できない場合に発生する。 我々はMOTフレームワークのコスト関数を学習し,集約データからの遷移フローを推定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-30T03:03:23Z)
• Manifold Interpolating Optimal-Transport Flows for Trajectory Inference [64.94020639760026]
  最適輸送流(MIOFlow)を補間するマニフォールド補間法を提案する。 MIOFlowは、散発的なタイムポイントで撮影された静的スナップショットサンプルから、連続的な人口動態を学習する。 本手法は, 胚体分化および急性骨髄性白血病の治療から得られたscRNA-seqデータとともに, 分岐とマージによるシミュレーションデータについて検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-29T22:19:03Z)
• Accurate non-stationary short-term traffic flow prediction method [0.0]
  本稿では,Long Short-Term Memory (LSTM) に基づく,短時間のトラフィックフローを正確に予測できる手法を提案する。 提案手法は, 極端外れ値, 遅延効果, トレンド変化応答に対して, 優れた性能を有する他の最先端手法に対して良好に動作する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-01T17:11:34Z)
• Near-optimal estimation of smooth transport maps with kernel sums-of-squares [81.02564078640275]
  滑らかな条件下では、2つの分布の間の正方形ワッサーシュタイン距離は、魅力的な統計的誤差上界で効率的に計算できる。 生成的モデリングのような応用への関心の対象は、基礎となる最適輸送写像である。 そこで本研究では,地図上の統計的誤差であるL2$が,既存のミニマックス下限値とほぼ一致し,スムーズな地図推定が可能となる最初のトラクタブルアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-03T13:45:36Z)
• Time Delay Estimation of Traffic Congestion Propagation based on Transfer Entropy [2.6184533346117793]
  本稿では,ラグ特異的トランスファーエントロピー(TE)を用いた道路間交通渋滞伝播の時間遅延推定手法を提案する。 提案手法は,大韓民国のGPSナビゲーションシステムから得られたシミュレーションデータと実ユーザ軌道データを用いて検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-15T10:58:59Z)
• Low-Rank Hankel Tensor Completion for Traffic Speed Estimation [7.346671461427793]
  交通状態推定問題に対する純粋にデータ駆動型かつモデルフリーなソリューションを提案する。 このテンソル構造に低ランクな仮定を課すことで、大域的パターンと未知の複素局所力学の両方を近似することができる。 本研究では,合成シミュレーションデータと実世界の高分解能データの両方について数値実験を行い,提案モデルの有効性と優位性を実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-21T00:08:06Z)
• Prediction of Traffic Flow via Connected Vehicles [77.11902188162458]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-10T16:00:44Z)
• Batch Stationary Distribution Estimation [98.18201132095066]
  サンプル遷移の組を与えられたエルゴードマルコフ鎖の定常分布を近似する問題を考える。 与えられたデータに対する補正比関数の復元に基づく一貫した推定器を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-02T09:10:01Z)
• Grey Models for Short-Term Queue Length Predictions for Adaptive Traffic Signal Control [9.880646813334812]
  待ち行列長のリアルタイム予測は、ASCSとの交点における異なる動きの拍子やタイミングを調整するのに利用できる。 本研究の目的は,ASCSで活用可能な信号化交差点の待ち時間予測モデルを開発することである。 サウスカロライナ州レキシントンの道路ネットワーク上で,ASCSと交差する5つの交差点の待ち行列長データを用いたケーススタディを行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2019-12-29T15:33:03Z)

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。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。