論文の概要: Physics-informed Machine Learning for Calibrating Macroscopic Traffic Flow Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.06267v1
• Date: Wed, 12 Jul 2023 16:11:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-13 12:34:19.543477
• Title: Physics-informed Machine Learning for Calibrating Macroscopic Traffic Flow Models
• Title（参考訳）: マクロトラヒックフローモデルのキャリブレーションのための物理インフォームド機械学習
• Authors: Yu Tang, Li Jin, Kaan Ozbay
• Abstract要約: 交通現象の理解と制御戦略の設計には,よく校正された交通流モデルが不可欠である。 そこで本研究では,最適化手法に匹敵する性能と,さらに優れた性能を実現する,物理インフォームドな,学習ベースのキャリブレーション手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.422267768764612
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Well-calibrated traffic flow models are fundamental to understanding traffic phenomena and designing control strategies. Traditional calibration has been developed base on optimization methods. In this paper, we propose a novel physics-informed, learning-based calibration approach that achieves performances comparable to and even better than those of optimization-based methods. To this end, we combine the classical deep autoencoder, an unsupervised machine learning model consisting of one encoder and one decoder, with traffic flow models. Our approach informs the decoder of the physical traffic flow models and thus induces the encoder to yield reasonable traffic parameters given flow and speed measurements. We also introduce the denoising autoencoder into our method so that it can handles not only with normal data but also with corrupted data with missing values. We verified our approach with a case study of I-210 E in California.
• Abstract（参考訳）: 交通現象の理解と制御戦略の設計には,よく校正された交通流モデルが不可欠である。 従来のキャリブレーションは最適化法に基づいている。 本稿では,最適化に基づく手法に匹敵し,さらに優れた性能を実現する新しい物理モデルに基づくキャリブレーション手法を提案する。 この目的のために,1つのエンコーダと1つのデコーダからなる教師なし機械学習モデルであるclassic deep autoencoderとトラフィックフローモデルを組み合わせた。 提案手法は, 物理的トラフィックフローモデルのデコーダに通知し, 適切なトラフィックパラメータを導出するためにエンコーダを誘導する。 また,本手法にはデノナイズ自動エンコーダが組み込まれており,通常のデータだけでなく,値が不足したデータでも処理できる。 カリフォルニアにおけるI-210Eのケーススタディにより,我々のアプローチを検証した。

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