Abstract-The framsteg inom sensorteknik möjliggör realtid insamling av hög-fidelty spatiotemporal data på transportnät i större städer. I detta dokument, med hjälp av två verkliga transportdataset: 1) incidentdata och 2) trafikdata, vi tar itu med problemet med att förutsäga och kvantifiera effekterna av trafiktillbud. Trafiktillbud omfattar icke återkommande händelser på vägnät, inklusive olyckor, väderrisker, vägbyggen eller stängningar av arbetsområden. Genom att analysera arkiverade tillbudsdata klassificerar vi tillbud baserat på deras egenskaper (t.ex. tid, plats, typ av tillbud). Därefter modellerar vi hur varje incidentklass påverkar den omgivande trafiken genom att analysera de arkiverade trafikuppgifterna vid tidpunkten och platsen för tillbuden. Följaktligen, i realtid, om vi observerar en liknande incident (från realtidsincidenter data), kan vi förutsäga och kvantifiera dess inverkan på den omgivande trafiken med hjälp av våra utvecklade modeller. Denna information kan i sin tur hjälpa förare att effektivt undvika påverkade områden i realtid. För att vara användbara för sådana realtidsnavigeringsprogram, och till skillnad från aktuella tillvägagångssätt, studerar vi det dynamiska beteendet hos incidenter och modellerar effekten som en kvantitativ tid varierande spatial spännvidd. Förutom att använda incidentfunktioner, förbättrar vi vår klassificering strategi ytterligare genom att analysera trafiktäthet runt incidentområdet och det inledande beteendet av incidenten. Vi utvärderade vår strategi med mycket stora trafik- och incidentdata som samlats in från vägnäten i Los Angeles County och resultaten visar att vi kan förbättra vår baslinjestrategi, som enbart bygger på incidentfunktioner, med upp till 45 %.
Pan föreslog en modell för att förutsäga spatiotemporal inverkan av inträffade incidenter på dess omgivande trafik baserat på realtidstrafik och incidentdata REF.
Forecasting Spatiotemporal Impact of Traffic Incidents on Road Networks
{'venue': '2013 IEEE 13th International Conference on Data Mining', 'journal': '2013 IEEE 13th International Conference on Data Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}