imation förmåga och kan bättre modellera det komplicerade förhållandet mellan historiska och framtida trafikflödesdata än andra metoder (19). Tillämpningen av neurala nätverk kräver inte en explicit modell formulering anges, som vanligtvis krävs. Trots de många attraktiva funktioner i neurala nätverk, deras tillämpning är inte en lätt uppgift. Modellutbildning och urval innebär svåra beslut när det gäller nätverksarkitekturer, typ av överföringsfunktioner (aktivering), inlärningshastighet och antal dolda neuroner (20). Försiktighet måste iakttas under utbildningen av neurala nätverk för att förhindra övermontering av träningsdata och för att undvika lokala minima. För att ta itu med dessa problem har SVM införts (16) (17). Liknar neurala nätverk, SVMs har överlägsen funktion approximation förmåga och kräver inte specifikation av modellformuleringar. Dessutom är de utvecklade på den strukturella riskminimering (SRM) princip (21), i motsats till den empiriska riskminimering (ERM) princip som används i konventionella neurala nätverk. Teoretiskt då, SVMs kan bättre lösa overpassing problem, och de har bättre generalisering kapacitet än konventionella neurala nätverk. En annan viktig egenskap är SVM:s förmåga att garantera en globalt optimal lösning för en given träningsdatamängd (16) (17). En v-stödd vektormaskin (v-SVM) modell jämfördes med flerlagers, feed-forward neurala nätverk genom att använda trafikvolymdata som samlats in från interstates (I-5, I-90, och I-405) i Seattle-området. Jämförelsen resulterade i att v-SVM-modellen (16). Gaussianska processer (GP) är en annan viktig klass av kärnbaserade inlärningsalgoritmer som har väckt uppmärksamhet i maskininlärningsgemenskapen (22-23). Likt andra populära kärnmaskiner, såsom SVMs, GP modeller är kraftfulla verktyg för att utforska implicita samband mellan en uppsättning variabler baserat på en utbildning data uppsättning, vilket gör GPs särskilt användbart för att ta itu med svåra icke-linjär regression och klassificeringsproblem (20). En särskilt attraktiv egenskap hos GPs är deras formulering i en fullständig Bayesian ram, som möjliggör explicit probabilistisk tolkning av modellutgångar (22). Dessutom kan GP modellparametrar (t.ex. kärnparametrar) beräknas naturligt med hjälp av Bayesian inlärning, i motsats till den grid-searching, test-och-terror metod som vanligen används för att optimera klassiska SVMs (22). Därför hänvisar vissa forskare till GPs som Bayesian SVMs (24). Den överlägsna prestandan hos GPs för svåra övervakade inlärningsproblem har visats i många domänspecifika applikationer jämfört med konventionella metoder som neurala nätverk och andra avancerade inlärningsalgoritmer som SVMs (20, 25). I den studie som redovisas här antogs en GP-regressionsmodell för att modellera och förutsäga trafikvolymsdata. Denna GP modell kan användas för att förutsäga hastigheten och restiden också. Liksom SVMs är GP-modeller kärnbaserade maskininlärningsmetoder och har många av samma önskvärda funktioner. Viktigare, de kan producera bättre informativa utgångar än SVMs och neurala nätverk, vilket gör det lättare att tolka GP förutsägelse resultat. Den exakta modellering och prognostisering av trafikflödesdata, såsom volym, hastighet och restid, är avgörande för intelligenta transportsystem (ITS), särskilt avancerade reseinformationssystem (ATIS) och avancerade trafikstyrningssystem (ATMS). Med tanke på tillförlitliga prognoser om trafikflödet i realtid kan resenärerna välja de bästa rutterna dynamiskt. Sådan information kan också användas av trafikledningspersonal för att utveckla proaktiva trafikstyrningsstrategier som bättre utnyttjar de tillgängliga resurserna för vägnätet. Framgången för många ATIS- och ATMS-tillämpningar beror till stor del på noggrannheten hos de valda trafikflödesmodellerna och prognosalgoritmerna. Många metoder har utvecklats och jämförts sedan 1970-talet för att förbättra noggrannheten i trafikflödesprognoserna. Dessa metoder kan i allmänhet kategoriseras i följande grupper: autoregressiva integrerade glidande medelvärde (ARIMA) modeller (1-3), icke-parametriska regression (4-5), Kalman filtrering teori (6-8), neurala nätverk (9-15), stöd vektor maskiner (SVM) (16) (17), och hybrid modeller (18). Av de befintliga mätmetoderna för trafikflödesprognoser är neurala nätverk de mest använda. En viktig orsak är att neurala nätverk har en stark funktion ca-
Xie och Al. REF använde Gauss regressionsprocess för att modellera och prognostisera trafikflödet.
Gaussian Processes for Short-Term Traffic Volume Forecasting
{'venue': None, 'journal': 'Transportation Research Record', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}