Abstract-Förmågan att exakt förutsäga trafikhastigheten i ett stort och heterogent vägnät har många användbara tillämpningar, såsom ruttvägledning och undvikande av överbelastning. I princip kan datadrivna metoder, såsom stödvektorregression (SVR), förutsäga trafik med hög noggrannhet eftersom trafiken tenderar att uppvisa regelbundna mönster över tiden. I praktiken kan dock förutsägelsens prestanda variera avsevärt mellan nätverken och under olika tidsperioder. Insikt i dessa spatiotemporala trender kan förbättra prestandan hos intelligenta transportsystem. Traditionella förutsägelser felåtgärder, såsom det genomsnittliga absoluta procentfelet, ger information om de enskilda länkarna i nätverket men fångar inte globala trender. Vi föreslår oövervakade inlärningsmetoder, såsom k-means klustring, huvudkomponentanalys, och självorganiserande kartor, till min spatiotemporala prestandatrender på nätverksnivå och för individuella länkar. Vi utför förutsägelser för ett stort sammankopplat vägnät och för flera förutsägelsehorisonter med en SVR-baserad algoritm. Vi visar effektiviteten hos de föreslagna metoderna för prestandaanalys genom att tillämpa dem på SVR:s förutsägelsedata. Index Villkor-Stor skala nätverksförutsägelse, spatiotemporala feltrender.
Asif föreslog en oövervakad inlärningsmetoder för att härleda spatiotemporala mönster i en storskalig trafik hastighetsförutsägelse REF.
Spatiotemporal Patterns in Large-Scale Traffic Speed Prediction
{'venue': 'IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}