論文の概要: Scalable Learning of Segment-Level Traffic Congestion Functions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.06080v1
• Date: Thu, 9 May 2024 20:12:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-13 17:16:40.251720
• Title: Scalable Learning of Segment-Level Traffic Congestion Functions
• Title（参考訳）: セグメントレベル交通渋滞関数のスケーラブル学習
• Authors: Shushman Choudhury, Abdul Rahman Kreidieh, Iveel Tsogsuren, Neha Arora, Carolina Osorio, Alexandre Bayen,
• Abstract要約: 本研究では,グローバルスケールおよびセグメントレベルの粒度で交通渋滞関数を識別するためのデータ駆動型フレームワークを提案する。 すべてのセグメントからのトラフィックデータを1つのデータセットにプールし、静的属性と動的時間依存の機能を組み合わせる。 我々は,観測されたセグメント上での混雑関数の同定と未観測セグメントへの一般化方法を評価し,世界中の複数の都市を対象とした大規模データセット上でセグメント属性を予測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.26253453756835
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose and study a data-driven framework for identifying traffic congestion functions (numerical relationships between observations of macroscopic traffic variables) at global scale and segment-level granularity. In contrast to methods that estimate a separate set of parameters for each roadway, ours learns a single black-box function over all roadways in a metropolitan area. First, we pool traffic data from all segments into one dataset, combining static attributes with dynamic time-dependent features. Second, we train a feed-forward neural network on this dataset, which we can then use on any segment in the area. We evaluate how well our framework identifies congestion functions on observed segments and how it generalizes to unobserved segments and predicts segment attributes on a large dataset covering multiple cities worldwide. For identification error on observed segments, our single data-driven congestion function compares favorably to segment-specific model-based functions on highway roads, but has room to improve on arterial roads. For generalization, our approach shows strong performance across cities and road types: both on unobserved segments in the same city and on zero-shot transfer learning between cities. Finally, for predicting segment attributes, we find that our approach can approximate critical densities for individual segments using their static properties.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,グローバルスケールでの交通渋滞関数(マクロな交通変数の観測とセグメントレベルの粒度との数値関係)を同定するためのデータ駆動型フレームワークを提案する。 道路毎に異なるパラメータの集合を推定する手法とは対照的に,大都市圏のすべての道路を横断する単一のブラックボックス関数を学習する。 まず、すべてのセグメントからのトラフィックデータを1つのデータセットにまとめ、静的属性と動的時間依存の機能を組み合わせる。 次に、このデータセット上でフィードフォワードニューラルネットワークをトレーニングします。 我々は,観測されたセグメント上での混雑関数の同定と未観測セグメントへの一般化方法を評価し,世界中の複数の都市を対象とした大規模データセット上でセグメント属性を予測する。 観測されたセグメントの識別誤差については,道路におけるセグメント固有のモデルベース関数と比較して,単一のデータ駆動の渋滞関数が好ましいが,動脈道では改善の余地がある。 一般化のために,同市の未観測区間と都市間のゼロショット移動学習の両方において,都市と道路タイプ間で高い性能を示す。 最後に, セグメント属性の予測において, 静的特性を用いて各セグメントの臨界密度を近似できることを示す。

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