Trafikprognoser är en viktig del av intelligenta transportsystem. Det blir särskilt svårt på grund av kortsiktiga (t.ex. olyckor, konstruktioner) och långsiktiga (t.ex. rusningstid, säsong, väder) trafikmönster. Medan de flesta av de tidigare föreslagna teknikerna fokuserar på normala tillståndsprognoser, finns det inte en enda ram för extrema tillståndsprognoser. För att tillgodose detta behov föreslår vi en strategi för djupt lärande. Vi bygger ett djupt neuralt nätverk baserat på långtidsminnesenheter (LSTM). Vi använder Deep LSTM för att prognostisera topptrafik och lyckas identifiera unika egenskaper hos trafikdata. Vi förbättrar ytterligare modellen för prognostisering efter olyckor med Mixing Deep LSTM-modellen. Den modellerar gemensamt den normala tillståndstrafiken och olycksmönstret. Vi utvärderar vår modell på ett storskaligt trafikdataset i Los Angeles. När vi utbildar end-to-end med lämplig legalisering uppnår vårt tillvägagångssätt 30%-50% förbättring jämfört med baslinje. Vi demonstrerar också en ny teknik för att tolka modellen med signalstimulering. Vi noterar intressanta observationer från det utbildade neurala nätverket.
Yu m.fl. I REF föreslogs att nätverket för långtidsminne (LSTM) och autoencoder skulle användas för att fånga det sekventiella beroendet för att förutsäga trafiken under extrema förhållanden, särskilt för scenarier för rusningstid och efter olyckor.
Deep Learning: A Generic Approach for Extreme Condition Traffic Forecasting
{'venue': 'SDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}