論文の概要: Time-to-Green predictions for fully-actuated signal control systems with supervised learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.11344v1
• Date: Wed, 24 Aug 2022 07:50:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-25 13:03:25.522197
• Title: Time-to-Green predictions for fully-actuated signal control systems with supervised learning
• Title（参考訳）: 教師付き学習による信号制御システムの時間-グリーン予測
• Authors: Alexander Genser, Michail A. Makridis, Kaidi Yang, Lukas Amb\"uhl, Monica Menendez, Anastasios Kouvelas
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.66331540599836
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Recently, efforts have been made to standardize signal phase and timing (SPaT) messages. These messages contain signal phase timings of all signalized intersection approaches. This information can thus be used for efficient motion planning, resulting in more homogeneous traffic flows and uniform speed profiles. Despite efforts to provide robust predictions for semi-actuated signal control systems, predicting signal phase timings for fully-actuated controls remains challenging. This paper proposes a time series prediction framework using aggregated traffic signal and loop detector data. We utilize state-of-the-art machine learning models to predict future signal phases' duration. The performance of a Linear Regression (LR), a Random Forest (RF), and a Long-Short-Term-Memory (LSTM) neural network are assessed against a naive baseline model. Results based on an empirical data set from a fully-actuated signal control system in Zurich, Switzerland, show that machine learning models outperform conventional prediction methods. Furthermore, tree-based decision models such as the RF perform best with an accuracy that meets requirements for practical applications.
• Abstract（参考訳）: 近年,信号位相とタイミング(SPaT)の標準化が試みられている。 これらのメッセージは、すべての信号化交差点アプローチの信号位相タイミングを含む。 したがって、この情報は効率的な動き計画に利用することができ、より均質なトラフィックフローと均一な速度プロファイルをもたらす。 半作動信号制御システムのロバストな予測を提供する努力にもかかわらず、完全作動制御のための信号位相タイミングの予測は依然として困難である。 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。 最先端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。 リニア回帰(LR)、ランダムフォレスト(RF)、Long-Short-Term-Memory(LSTM)ニューラルネットワークの性能を、ナイーブベースラインモデルを用いて評価する。 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。 さらに、RFのような木に基づく決定モデルは、実用的な応用の要件を満たす精度で最善を尽くす。

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