Trafikproblemen har allvarligt påverkat människors livskvalitet och stadsutveckling, och att förutse de kortsiktiga trafikstockningarna är av stor betydelse för både individer och regeringar. Det kan dock vara mycket svårt att förstå och modellera trafikförhållandena, och våra observationer från verkliga trafikdata visar att (1) liknande trafikstockningar finns i närliggande ankomst- och avgångstider och på på varandra följande arbetsdagar; (2) nivåerna av trafikstockningar har tydliga flerskaliga egenskaper. För att fånga dessa egenskaper, föreslår vi en ny metod som heter PCNN baserat på djup Convolutional Neural Network, modellera periodiska trafikdata för kortsiktiga trafikstockningar förutsägelse. PCNN har två pivotala procedurer: tidsserievikning och mångkornigt lärande. Den viker först tidsmässigt tidsserien och konstruerar en tvådimensionell matris som nätverksinmatningen, så att både realtidstrafikförhållandena och tidigare trafikmönster väl beaktas; sedan med en serie konvolutioner över inmatningsmatrisen, kan den modellera det lokala tidsberoendet och flerskaliga trafikmönster. I synnerhet kan den globala trenden med trängsel hanteras på makronivå, medan mer detaljer och variationer i trängsel kan fångas upp på mikroskalan. Experimentella resultat på en verklig stadstrafikdatauppsättning bekräftar att hopfällbara tidsseriedata i en tvådimensionell matris är effektiva och att PCNN överträffar baslinjerna avsevärt för uppgiften att förutsäga överbelastning på kort sikt.
Chen och Al. I Ref föreslogs ett PCNN-ramverk för att förutsäga trafikstockningar på kort sikt, som omfattar två komponenter, dvs. omvandlingen av tidsserien till en tvådimensionell (2-D) matris som indata för PCNN-modellen och konvolutionsdriften.
PCNN: Deep Convolutional Networks for Short-term Traffic Congestion Prediction
{'venue': 'IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems 19 (11), 3550-3559, 2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}