Att uppskatta och förutsäga trafikförhållanden i arteriella nätverk med hjälp av sonddata har visat sig vara en stor utmaning. I USA representerar glesa sonddata det stora flertalet av de data som finns tillgängliga på arteriella vägar i de flesta större stadsmiljöer. Denna artikel föreslår en probabilistisk modellering ram för att uppskatta och förutsäga arteriella restidsfördelningar med hjälp av glest observerade sond fordon. Vi utvärderar vår modell med hjälp av data från en flotta på 500 taxibilar i San Francisco, CA, som skickar GPS-data till vår server varje minut. Provtagningsfrekvensen ger inte detaljerad information om var fordonen drabbades av förseningar eller orsaken till eventuella förseningar (dvs. signalfördröjning, överbelastningsfördröjning osv.). Vår modell ger en ökning av uppskattningsnoggrannheten med 35% jämfört med en baslinjemetod för att behandla data från sondfordon.
Sill och strömming m.fl. REF tillämpade kopplade HMM på data från taxisond på arteriella vägar för att uppskatta trafikförhållandena.
Estimating arterial traffic conditions using sparse probe data
{'venue': '13th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems', 'journal': '13th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}