論文の概要: An Application of Vector Autoregressive Model for Analyzing the Impact
of Weather And Nearby Traffic Flow On The Traffic Volume
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.06894v1
- Date: Sun, 12 Nov 2023 16:45:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-14 16:31:44.154434
- Title: An Application of Vector Autoregressive Model for Analyzing the Impact
of Weather And Nearby Traffic Flow On The Traffic Volume
- Title（参考訳）: ベクトル自己回帰モデルを用いた交通量に対する気象・周辺交通流の影響解析
- Authors: Anh Thi-Hoang Nguyen, Dung Ha Nguyen, Trong-Hop Do
- Abstract要約: 本稿では,付近の交通量と気象条件に基づいて,ある道路区間における交通流を予測することを目的とする。
また,気象条件や付近の交通量が目標地点の交通量に与える影響も確認した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: This paper aims to predict the traffic flow at one road segment based on
nearby traffic volume and weather conditions. Our team also discover the impact
of weather conditions and nearby traffic volume on the traffic flow at a target
point. The analysis results will help solve the problem of traffic flow
prediction and develop an optimal transport network with efficient traffic
movement and minimal traffic congestion. Hourly historical weather and traffic
flow data are selected to solve this problem. This paper uses model VAR(36)
with time trend and constant to train the dataset and forecast. With an RMSE of
565.0768111 on average, the model is considered appropriate although some
statistical tests implies that the residuals are unstable and non-normal. Also,
this paper points out some variables that are not useful in forecasting, which
helps simplify the data-collecting process when building the forecasting
system.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,付近の交通量と気象条件に基づいて,ある道路区間における交通流を予測することを目的とする。
また、気象条件や付近の交通量が目標地点の交通量に与える影響についても調査した。
分析結果は,交通流予測の課題を解決し,効率的な交通移動と交通渋滞を最小限に抑える最適な交通ネットワークの構築に寄与する。
この問題を解決するために、時間毎の天候と交通の流れデータを選択する。
本稿では,データセットと予測のトレーニングに時間的傾向と定数を持つモデルVAR(36)を用いる。
RMSEは平均565.0768111であり、いくつかの統計テストでは残留物が不安定で非正常であることが示唆されているが、適切なモデルと考えられている。
また,予測システム構築時のデータ収集プロセスの簡略化を支援するため,予測に役に立たない変数についても指摘する。
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