論文の概要: Mesoscale Traffic Forecasting for Real-Time Bottleneck and Shockwave Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.05663v2
• Date: Mon, 4 Mar 2024 12:01:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-07 00:17:39.786128
• Title: Mesoscale Traffic Forecasting for Real-Time Bottleneck and Shockwave Prediction
• Title（参考訳）: リアルタイム起動と衝撃波予測のためのメソスケール交通予測
• Authors: Raphael Chekroun, Han Wang, Jonathan Lee, Marin Toromanoff, Sascha Hornauer, Fabien Moutarde, Maria Laura Delle Monache
• Abstract要約: 空間次元に自己注意(SA)とLong Short-Term Memory(LSTM)を統合する深層予測法であるSA-LSTMを導入する。 この手法を,n段階のSA-LSTMを用いた多段階予測に拡張し,短期予測と長期予測のトレードオフにおいて従来の多段階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）: 9.606555361712116
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Accurate real-time traffic state forecasting plays a pivotal role in traffic control research. In particular, the CIRCLES consortium project necessitates predictive techniques to mitigate the impact of data source delays. After the success of the MegaVanderTest experiment, this paper aims at overcoming the current system limitations and develop a more suited approach to improve the real-time traffic state estimation for the next iterations of the experiment. In this paper, we introduce the SA-LSTM, a deep forecasting method integrating Self-Attention (SA) on the spatial dimension with Long Short-Term Memory (LSTM) yielding state-of-the-art results in real-time mesoscale traffic forecasting. We extend this approach to multi-step forecasting with the n-step SA-LSTM, which outperforms traditional multi-step forecasting methods in the trade-off between short-term and long-term predictions, all while operating in real-time.
• Abstract（参考訳）: 正確なリアルタイム交通状態予測は、交通制御研究において重要な役割を果たす。 特に、CIRCLESコンソーシアムプロジェクトは、データソース遅延の影響を軽減するために予測技術を必要とする。 megavandertest実験が成功した後、本論文は現在のシステムの限界を克服し、実験の次のイテレーションのリアルタイム交通状態推定を改善するためのより適切なアプローチを開発することを目的としている。 本稿では,SA-LSTMを提案する。SA-LSTMは,空間次元の自己認識(SA)と長短記憶(LSTM)を統合し,リアルタイムのメソスケール交通予測の最先端結果を得る。 本手法は,n段階SA-LSTMを用いた複数段階予測に拡張され,短期予測と長期予測のトレードオフにおいて従来の多段階予測手法よりも優れている。

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