Sammanfattning av denna webbsida: God karakterisering av trafikinteraktioner mellan stadsvägar kan underlätta trafikrelaterade tillämpningar, såsom trafikstyrning och kortsiktiga prognoser. De flesta studier mäter trafikinteraktionen mellan två vägar med hjälp av deras topologiska avstånd eller korrelationen mellan deras trafikvariabler. De avståndsbaserade metoderna försummar dock den rumsliga heterogeniteten hos vägarnas trafikinteraktioner, medan de korrelationsbaserade metoderna inte kan fånga upp det icke-linjära beroendet mellan två vägars trafikvariabler. I detta dokument föreslår vi en ny metod som kallas Road2Vec för att kvantifiera implicita trafikinteraktioner mellan vägar baserat på storskaliga uppgifter om taxitrafikrutter med hjälp av en Word2Vec-modell från fältet för behandling av naturligt språk (NLP). För det första fastställs analogin mellan transportelement (dvs. vägsegment, färdväg) och NLP-termer (dvs. ord, dokument). För det andra utbildas de verkliga vektorerna för vägsegment från massiva färdvägar med hjälp av Word2Vec-modellen. För det tredje mäts trafikinteraktionen mellan varje par av vägar genom den kosinniga likheten mellan deras vektorer. En fallstudie på kortsiktiga trafikprognoser utförs med artificiella neurala nätverk (ANN) och stöd vektor maskin (SVM) algoritmer för att validera fördelarna med den presenterade metoden. Resultaten visar att prognosen uppnår en högre noggrannhet med stöd av Road2Vec-metoden än med de topologiska avstånden och trafikkorrelationsbaserade metoderna. Vi hävdar att Road2Vec metoden effektivt kan användas för att kvantifiera komplexa trafik interaktioner mellan vägar och fånga underliggande heterogena och icke-linjära egenskaper.
Road2Vec REF lär sig inbäddningar av vägsegment som fångar trafikinteraktioner.
Road2Vec: Measuring Traffic Interactions in Urban Road System from Massive Travel Routes
{'venue': 'ISPRS Int. J. Geo-Information', 'journal': 'ISPRS Int. J. Geo-Information', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Geography']}