Abstract-Under de senaste två decennierna, neurala nätverk har tillämpats för att utveckla kortsiktiga trafikflöde prediktorer. De tidigare trafikflödet data, fångas av on-road sensorer, används som ingångsmönster för neurala nätverk för att förutsäga framtida trafikflöde förhållanden. Mängden indatamönster som fångas upp av sensorerna på väg är vanligtvis enorm, men inte alla indatamönster är användbara när man försöker förutsäga det framtida trafikflödet. Inkluderandet av värdelösa inmatningsmönster är inte effektivt för att utveckla neurala nätverksmodeller. Därför är valet av lämpliga inmatningsmönster, som är viktiga för prognoserna för trafikflödet på kort sikt, av avgörande betydelse. Detta kan utföras genom att ställa in en lämplig konfiguration av inmatningsnoder i det neurala nätverket; dock är detta vanligtvis utförs genom försök och fel. I detta dokument föreslås Taguchi-metoden, som är en robust och systematisk optimeringsmetod för att utforma tillförlitliga och högkvalitativa modeller, i syfte att fastställa en lämplig neural nätverkskonfiguration, när det gäller inmatningsnoder, för att fånga upp användbara inmatningsmönster för trafikflödesprognoser. Effektiviteten av Taguchi metoden visas av en fallstudie, som syftar till att utveckla en kortsiktig trafikflöde prediktor baserat på tidigare trafikflöde data fångas av on-road sensorer belägna på en västra Australien motorväg. Tre fördelar med att använda Taguchi-metoden visades: 1) kortsiktiga trafikflödesprediktorer med hög noggrannhet kan utformas; 2) utvecklingstiden för kortsiktiga trafikflödesprediktorer är rimlig; och 3) noggrannheten hos kortsiktiga trafikflödesprediktorer är robust med avseende på de inledande inställningarna för neurala nätverksparametrar under inlärningsfasen.
I REF, en variabel urvalsmetod som syftar till att minska storleken på neurala nätverk föreslås för trafikflöde förutsägelse.
Selection of Significant On-Road Sensor Data for Short-Term Traffic Flow Forecasting Using the Taguchi Method
{'venue': 'IEEE Transactions on Industrial Informatics', 'journal': 'IEEE Transactions on Industrial Informatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}