論文の概要: Learning Car-Following Behaviors Using Bayesian Matrix Normal Mixture Regression
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.16023v1
- Date: Wed, 24 Apr 2024 17:55:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-26 18:31:49.081453
- Title: Learning Car-Following Behaviors Using Bayesian Matrix Normal Mixture Regression
- Title（参考訳）: ベイズ行列正規混合回帰を用いた自動車追従行動の学習
- Authors: Chengyuan Zhang, Kehua Chen, Meixin Zhu, Hai Yang, Lijun Sun,
- Abstract要約: 自動車追従(CF)の挙動は, 微視的交通シミュレーションにおいて重要である。
堅牢性にもかかわらず、多くのデータ駆動方式は、解釈可能性に制限のある「ブラックボックス」として動作する。
この研究は、CFの挙動に固有の特徴相関と時間的ダイナミクスを同時にキャプチャするベイズ行列正規混合回帰(MNMR)モデルを導入する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.828808886958736
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Learning and understanding car-following (CF) behaviors are crucial for microscopic traffic simulation. Traditional CF models, though simple, often lack generalization capabilities, while many data-driven methods, despite their robustness, operate as "black boxes" with limited interpretability. To bridge this gap, this work introduces a Bayesian Matrix Normal Mixture Regression (MNMR) model that simultaneously captures feature correlations and temporal dynamics inherent in CF behaviors. This approach is distinguished by its separate learning of row and column covariance matrices within the model framework, offering an insightful perspective into the human driver decision-making processes. Through extensive experiments, we assess the model's performance across various historical steps of inputs, predictive steps of outputs, and model complexities. The results consistently demonstrate our model's adeptness in effectively capturing the intricate correlations and temporal dynamics present during CF. A focused case study further illustrates the model's outperforming interpretability of identifying distinct operational conditions through the learned mean and covariance matrices. This not only underlines our model's effectiveness in understanding complex human driving behaviors in CF scenarios but also highlights its potential as a tool for enhancing the interpretability of CF behaviors in traffic simulations and autonomous driving systems.
- Abstract（参考訳）: 自動車追従行動(CF)の学習と理解は, 微視的交通シミュレーションにおいて重要である。
従来のCFモデルは、単純ではあるが、しばしば一般化機能に欠けるが、多くのデータ駆動方式は、頑丈さにもかかわらず、限定的な解釈性を持つ「ブラックボックス」として機能する。
このギャップを埋めるために、この研究は、CFの挙動に固有の特徴相関と時間ダイナミクスを同時に捉えるベイズ行列正規混合回帰(MNMR)モデルを導入する。
このアプローチは、モデルフレームワーク内で行と列の共分散行列を別々に学習することで、人間のドライバ決定プロセスに対する洞察力のある視点を提供する。
広範囲な実験を通じて、入力の様々な履歴ステップ、出力の予測ステップ、およびモデル複雑度にまたがるモデルの性能を評価する。
その結果,CF中に存在する複雑な相関関係と時間的ダイナミクスを効果的に捉える上で,モデルの有効性を一貫して示すことができた。
集中的なケーススタディでは、学習平均と共分散行列を通して、異なる操作条件を識別する、モデルがより優れた解釈可能性を示す。
これは、CFシナリオにおける複雑な人間の運転行動を理解する上での我々のモデルの有効性を浮き彫りにするだけでなく、交通シミュレーションや自律運転システムにおけるCF動作の解釈可能性を高めるツールとしての可能性も強調する。
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