論文の概要: Predicting Traffic Congestion at Urban Intersections Using Data-Driven Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08838v7
• Date: Fri, 10 May 2024 22:50:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-14 23:34:50.639953
• Title: Predicting Traffic Congestion at Urban Intersections Using Data-Driven Modeling
• Title（参考訳）: データ駆動モデルによる都市間交通渋滞予測
• Authors: Tara Kelly, Jessica Gupta,
• Abstract要約: 本研究は,米国の主要都市の交差点における混雑予測モデルの構築を目的とする。 データセットには、座標、通り名、日時、トラフィックメトリクスを含む27の機能が含まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Traffic congestion at intersections is a significant issue in urban areas, leading to increased commute times, safety hazards, and operational inefficiencies. This study aims to develop a predictive model for congestion at intersections in major U.S. cities, utilizing a dataset of trip-logging metrics from commercial vehicles across 4,800 intersections. The dataset encompasses 27 features, including intersection coordinates, street names, time of day, and traffic metrics (Kashyap et al., 2019). Additional features, such as rainfall/snowfall percentage, distance from downtown and outskirts, and road types, were incorporated to enhance the model's predictive power. The methodology involves data exploration, feature transformation, and handling missing values through low-rank models and label encoding. The proposed model has the potential to assist city planners and governments in anticipating traffic hot spots, optimizing operations, and identifying infrastructure challenges.
• Abstract（参考訳）: 交差点での交通渋滞は都市部で大きな問題であり、通勤時間の増加、安全上の危険、運用上の不効率につながっている。 本研究では,米国の主要都市における交差点の混雑予測モデルの構築を目的として,4800の交差点にまたがる商用車両の走行記録データを用いて,都市間における混雑予測モデルを構築した。 データセットには、交差点座標、通り名、日時、交通メトリクス(Kashyap et al , 2019)を含む27の機能が含まれている。 降雨/降雪率、中心街と郊外からの距離、道路タイプといった追加の特徴は、モデルの予測力を高めるために組み込まれた。 この手法には、データ探索、特徴変換、低ランクモデルとラベルエンコーディングによる欠落値の処理が含まれる。 提案モデルでは,交通ホットスポットの予測,運用の最適化,インフラの課題の特定などにおいて,都市計画者や政府を支援する可能性を秘めている。

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