I detta dokument föreslås en konvolutionell neurala nätverk (CNN)-baserad metod som lär sig trafik som bilder och förutspår storskalig, nätverk-omfattande trafikhastighet med hög noggrannhet. Spatiotemporal trafikdynamik omvandlas till bilder som beskriver trafikflödets tid- och rymdrelationer via en tvådimensionell tidsrymdsmatris. Ett CNN tillämpas på bilden efter två på varandra följande steg: Abstract traffic features extrahering och nätverksomfattande hastighetsprognoser. Effektiviteten av den föreslagna metoden utvärderas genom att ta två verkliga transportnät, den andra ringvägen och nordöstra transportnätverket i Peking, som exempel, och jämföra metoden med fyra rådande algoritmer, nämligen, vanliga minst kvadrater, k-nearest grannar, artificiella neurala nätverk, och slumpmässiga skog, och tre djupa lärande arkitekturer, nämligen staplad autoencoder, återkommande neurala nätverk, och långsiktiga minnesnätverk. Resultaten visar att den föreslagna metoden överträffar andra algoritmer med en genomsnittlig noggrannhetsförbättring på 42,91% inom en godtagbar genomförandetid. CNN kan träna modellen inom rimlig tid och lämpar sig därför för storskaliga transportnät.
Till exempel använde REF CNN på bilder av trafikhastighet för hastighetsförutsägelse problem.
Learning Traffic as Images: A Deep Convolutional Neural Network for Large-Scale Transportation Network Speed Prediction
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Medicine']}