論文の概要: When better traffic forecasts fail to improve signal control: a layered diagnostic study of forecast-to-decision value

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.06992v1
• Date: Sun, 04 Oct 2026 07:39:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-08 02:58:29.497629
• Title: When better traffic forecasts fail to improve signal control: a layered diagnostic study of forecast-to-decision value
• Title（参考訳）: より良い交通予測が信号制御の改善に失敗した場合--予測・判定値の階層的診断研究
• Abstract要約: 中国では,29日間にわたるXuanchengの再建需要を用いた層状診断法を用いて検討した。 我々は、点予測、共形間隔、依存認識シナリオ、および一致した閉ループコントローラを評価する。 予測値は、時間的観測可能性、行動識別可能性、動的一貫性、客観的アライメントに依存する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.878483067939456
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Improved traffic forecasts do not necessarily yield better signal-control decisions. We investigate this gap through a layered diagnostic study using 29 days of reconstructed demand from Xuancheng, China, with seven dates reserved for testing. The framework evaluates point forecasts, conformal intervals, dependence-aware scenarios, and matched closed-loop controllers. Entry-level and movement-level forecasts reduce mean absolute error by 4.03% and 3.92%, respectively, relative to historical means. A nominal 90% conformal interval achieves 90.72% marginal coverage but only 75.66% on an ex-post high-demand subset. Interface audits identify decision-time leakage and reveal that only two of nine controlled intersections offer multiple effective actions. We correct the temporal interface and compare causal forecasts with a five-second event oracle using exhaustive joint-action search. A synthetic positive control demonstrates that future information can reduce the internal rollout cost by 61.5%. On the frozen test dates, however, causal forecasts and the event oracle increase queue vehicle?seconds by 6.09% and 3.39% relative to the matched no-future rollout, while the oracle reduces spillback exposure by 3.78%; paired-day bootstrap intervals cross zero. These findings indicate that forecast value depends on temporal observability, action identifiability, dynamics consistency, and objective alignment. The proposed protocol provides a practical way to diagnose where predictive improvements fail to translate into operational benefits.
• Abstract（参考訳）: 交通予測の改善は、必ずしもより良い信号制御決定をもたらすとは限らない。 本研究は,中国Xuanchengからの29日間の再建需要を用いた層状診断研究により,このギャップについて検討した。 このフレームワークは、点予測、等間隔、依存認識シナリオ、および一致した閉ループコントローラを評価する。 エントリーレベルの予測とムーブメントレベルの予測は、それぞれ平均絶対誤差を4.03%、そして3.92%削減する。 名目上の90%のコンフォメーションインターバルは90.72%の限界カバレッジを達成しているが、ポスト前の高需要サブセットでは75.66%しか達成していない。 インターフェース監査は意思決定時のリークを特定し、9つの制御された交差点のうち2つだけが複数の効果的なアクションを提供していることを明らかにした。 我々は,時間的インターフェースを補正し,因果予測と5秒のイベントオラクルを徹底的な共同行動探索を用いて比較する。 合成正の制御により、将来の情報は内部のロールアウトコストを61.5%削減できることを示した。 しかし、凍結試験日と因果予測とイベントオラクル増加待ち行列車について。 秒間6.09%と3.39%のロールアウトが一致し、一方、オラクルは露光を3.78%減少させ、ペアの1日のブートストラップ間隔はゼロを超えた。 これらの結果から, 予測値は時間的観測可能性, 行動識別性, 動的整合性, 客観的アライメントに依存することが示唆された。 提案プロトコルは、予測的改善が運用上のメリットに変換できない場合に診断する実用的な方法を提供する。

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