Nyligen, kortsiktig trafik förutsägelse under förhållanden med korrupta eller saknade data har blivit ett populärt ämne. Eftersom en vägsektion har prediktiv kraft när det gäller intilliggande vägar på en viss plats, föreslår detta dokument en ny hybrid konvolutionell lång korttidsminne neural nätverksmodell baserad på kritiska vägavsnitt (CRS-ConvLSTM NN) för att förutsäga trafikutvecklingen av globala nätverk. De kritiska vägavsnitt som har störst påverkan på undernätverket identifieras med hjälp av en spatiotemporell korrelationsalgoritm. Därefter används trafikhastigheten för de kritiska vägavsnitten som ingång till ConvLSTM för att förutsäga hela nätets framtida trafiktillstånd. Experimentella resultat från ett trafiknät i Peking tyder på att CRS-ConvLSTM överträffar rådande djupt lärande (DL) för fall där kritiska vägavsnitt beaktas och resultaten validerar modellens förmåga och generaliseringsförmåga när man förutspår med olika antal kritiska vägavsnitt.
I REF, för att förutsäga utvecklingen av trafiken i det globala nätverket, författaren föreslog en hybrid konvolution långsiktig minne neurala nätverk (CRS-ConvLSTM NN) modell baserat på kritisk väg.
Short-Term Traffic State Prediction Based on the Spatiotemporal Features of Critical Road Sections
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Environmental Science', 'Computer Science']}