論文の概要: Machine learning framework for end-to-end implementation of Incident
duration prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.11507v1
- Date: Sun, 23 Apr 2023 00:55:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-25 18:01:10.450752
- Title: Machine learning framework for end-to-end implementation of Incident
duration prediction
- Title(参考訳): インシデント時間予測のエンドツーエンド実装のための機械学習フレームワーク
- Authors: Smrithi Ajit, Varsha R Mouli, Skylar Knickerbocker, Jonathan S. Wood
- Abstract要約: 本研究では,インシデントレポートの受信時に利用可能な情報に基づいて,インシデント時間を予測するための分析フレームワークとエンドツーエンド機械学習ソリューションを開発した。
その結果, 従来の研究手法と比較して, 事故発生期間の予測は有意に改善した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Traffic congestion caused by non-recurring incidents such as vehicle crashes
and debris is a key issue for Traffic Management Centers (TMCs). Clearing
incidents in a timely manner is essential for improving safety and reducing
delays and emissions for the traveling public. However, TMCs and other
responders face a challenge in predicting the duration of incidents (until the
roadway is clear), making decisions of what resources to deploy difficult. To
address this problem, this research developed an analytical framework and
end-to-end machine-learning solution for predicting incident duration based on
information available as soon as an incident report is received. Quality
predictions of incident duration can help TMCs and other responders take a
proactive approach in deploying responder services such as tow trucks,
maintenance crews or activating alternative routes. The predictions use a
combination of classification and regression machine learning modules. The
performance of the developed solution has been evaluated based on the Mean
Absolute Error (MAE), or deviation from the actual incident duration as well as
Area Under the Curve (AUC) and Mean Absolute Percentage Error (MAPE). The
results showed that the framework significantly improved incident duration
prediction compared to methods from previous research.
- Abstract(参考訳): 交通管理センター(TMC)では,車両事故や破片などの事故が発生しない交通渋滞が問題となっている。
事故をタイムリーにクリアすることは、安全を改善し、旅行者の遅延や排出を減らすために不可欠である。
しかしながら、tmcや他の回答者は、(道路が明確になるまで)インシデントの発生期間を予測することの難しさに直面し、どのリソースをデプロイするのが困難かを判断する。
そこで本研究では,インシデントレポートを受け取るとすぐに情報に基づいてインシデント継続時間を予測する分析フレームワークとエンドツーエンド機械学習ソリューションを開発した。
インシデント期間の品質予測は、牽引トラックやメンテナンスクルー、代替ルートの活性化といった対応サービスの展開において、MCCや他の対応者が積極的なアプローチを取るのに役立つ。
予測は、分類と回帰機械学習モジュールの組み合わせを使用する。
提案手法の性能は平均絶対誤差(MAE)に基づいて評価され,実際の入射時間から逸脱し,AUC(Area Under the Curve)やMAPE(Mean Absolute Percentage Error)と評価されている。
その結果, 従来の研究手法と比較して, 発生時間予測は有意に改善した。
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