論文の概要: Deep Learning Methods for Adjusting Global MFD Speed Estimations to Local Link Configurations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14257v2
• Date: Mon, 19 May 2025 15:16:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-20 17:08:51.050664
• Title: Deep Learning Methods for Adjusting Global MFD Speed Estimations to Local Link Configurations
• Title（参考訳）: 局所リンク構成に対するグローバルMFD速度推定調整のための深層学習手法
• Authors: Zhixiong Jin, Dimitrios Tsitsokas, Nikolas Geroliminis, Ludovic Leclercq,
• Abstract要約: 本研究では,リンク構成に基づいて,実リンク速度とMFD平均速度の局所的な速度差を表す局所補正係数(LCF)を提案する。 LCFは、MFDから平均速度と道路網構成を入力として行う深層学習関数を用いて計算される。 本フレームワークは,グラフ注意ネットワーク(GAT)とGRU(Gated Recurrent Units)を統合し,ネットワーク内の空間的構成と時間的相関の両方をキャプチャする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.2185937778110825
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In large-scale traffic optimization, models based on Macroscopic Fundamental Diagram (MFD) are recognized for their efficiency in broad network analyses. However, they fail to reflect variations in the individual traffic status of each road link, leading to a gap in detailed traffic optimization and analysis. To address the limitation, this study introduces a Local Correction Factor (LCF) that represents local speed deviations between the actual link speed and the MFD average speed based on the link configuration. The LCF is calculated using a deep learning function that takes as inputs the average speed from the MFD and the road network configuration. Our framework integrates Graph Attention Networks (GATs) with Gated Recurrent Units (GRUs) to capture both the spatial configurations and temporal correlations within the network. Coupled with a strategic network partitioning method, our model enhances the precision of link-level traffic speed estimations while preserving the computational advantages of aggregate models. In our experiments, we evaluate the proposed LCF across various urban traffic scenarios, including different levels of origin-destination trip demand and distribution, as well as diverse road configurations. The results demonstrate the robust adaptability and effectiveness of the proposed model. Furthermore, we validate the practicality of our model by calculating the travel time of each randomly generated path, achieving an average error reduction of approximately 84% relative to MFD-based results.
• Abstract（参考訳）: 大規模トラフィック最適化では,MFD(Macroscopic Fundamental Diagram)に基づくモデルが広帯域ネットワーク解析において効率よく認識される。 しかし、各道路リンクの個々の交通状況の変化を反映できず、詳細な交通最適化と分析のギャップが生じる。 この制限に対処するため,実リンク速度とMFD平均速度との局所的な速度差を表す局所補正係数(LCF)をリンク構成に基づいて導入した。 LCFは、MFDから平均速度と道路網構成を入力として行う深層学習関数を用いて計算される。 本フレームワークは,グラフ注意ネットワーク(GAT)とGRU(Gated Recurrent Units)を統合し,ネットワーク内の空間的構成と時間的相関の両方をキャプチャする。 戦略的なネットワーク分割手法と組み合わせて,集約モデルの計算的優位性を保ちながら,リンクレベルのトラフィック速度推定の精度を向上させる。 本実験では,各都市交通シナリオを対象としたLCFの評価を行った。 その結果,提案モデルの有効性と妥当性が示された。 さらに, ランダムに生成した各経路の走行時間を算出し, 平均誤差を約84%削減し, モデルの有効性を検証した。

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