Abstract-Tracking trängsel i hela nätet väg är en kritisk komponent i Intelligent transportnätverk ledningssystem. Förståelse för hur trafikflöden och kortsiktiga prognoser om överbelastning på grund av rusningstid eller tillbud kan vara till nytta för sådana system för att effektivt hantera och styra trafiken till de lämpligaste omvägarna. Många av de nuvarande trafikflödesprognoserna är utformade genom att använda en central processkomponent där förutsägelsen utförs genom aggregering av den information som samlas in från alla mätstationer. Men centraliserade system är inte skalbara och misslyckas ge feedback i realtid till systemet, medan i ett decentraliserat system, varje nod är ansvarig för att förutsäga sin egen kortsiktiga överbelastning baserat på de lokala aktuella mätningarna i angränsande noder. Vi föreslår en decentraliserad djupinlärningsmetod där varje nod exakt förutspår sin egen överbelastningstillstånd i realtid baserat på trängseltillståndet i grannstationerna. Dessutom behövs inga historiska data från utplaceringsplatsen, vilket gör den föreslagna metoden mer lämplig för nyinstallerade stationer. För att uppnå högre prestanda, introducerar vi en legaliserad euclidean förlust funktion som gynnar hög trängsel prover över låg trängsel prover för att undvika effekterna av obalanserade utbildning dataset. Ett nytt dataset för detta ändamål är utformat på grundval av trafikdata från trafikkontrollstationer i norra Kalifornien. Omfattande experiment som utförts på det utformade riktmärket återspeglar en framgångsrik prognos om överbelastning.
Fouladgar m.fl. REF införde en skalbar decentraliserad djup neurala nätverk för urbana kortsiktiga trafikstockningar förutsägelse.
Scalable Deep Traffic Flow Neural Networks for Urban Traffic Congestion Prediction
{'venue': '2017 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)', 'journal': '2017 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}