Prognosering av trafikflödet, särskilt på kort sikt, är ett viktigt ämne inom intelligenta transportsystem (ITS). Detta dokument gör en hel del forskning om modellering och prognostisering av trafikflöden på kort sikt. För det första föreslår vi begreppen enkellänk och multilänkmodeller för trafikflödesprognoser. För det andra konstruerar vi fyra förutsägelsemodeller genom att kombinera de två modellerna med singletask-inlärning och lärande med flera uppgifter. Kombinationen av multilänkmodellen och multi-task lärande förbättrar inte bara den experimentella effektiviteten utan också förutsägelsen noggrannhet. Dessutom föreslås en ny strategi med flera länkar som kombinerar grafisk lasso (GL) med neurala nätverk (NN). GL ger en allmän metod för att lösa problem med många variabler. Med hjälp av L1 legalisering, GL bygger en gles grafisk modell som använder sig av den glesa inversa kovariansmatrisen. Dessutom är Gaussian process regression (GPR) en klassisk regressionsalgoritm i Bayesian maskininlärning. Även om det finns bred forskning om GPR, finns det få tillämpningar av GPR i trafikflödesprognoser. I detta dokument tillämpar vi GPR på trafikflödesprognoser och visar dess potential. Genom tillräckliga experiment jämför vi alla föreslagna tillvägagångssätt och gör äntligen en övergripande bedömning.
Baserat på grafisk lasso (GL), en ny multilänk, singel-task metod som kombinerar GL med neurala nätverk (NN) föreslogs för att prognostisera trafikflödet REF.
Network-Scale Traffic Modeling and Forecasting with Graphical Lasso and Neural Networks
{'venue': 'Journal of Transportation Engineering, 2012, 138(11): 1358-1367', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}