Detta dokument fokuserar på problemet med att uppskatta historiska trafikvolymer mellan glest fördelade trafiksensorer, som transportbyråer behöver för att korrekt beräkna statliga prestationsmått. I detta syfte undersöker tidningen tillämpningar av fordonssonddata, automatiska trafikregistratorer, och neurala nätverksmodeller för att uppskatta timvolymer i Maryland motorvägsnätet, och föreslår en ny metod som kombinerar neurala nätverk med en befintlig profileringsmetod. I genomsnitt ger den föreslagna metoden 24 % mer exakta uppskattningar än volymprofiler, som för närvarande används av transportföretag i hela USA för att beräkna statliga resultatmått. Papperet kvantifierar också värdet av att använda fordonssond data för att uppskatta timtrafikvolymer, vilket ger viktiga ledningsinsikter till transportföretag som är intresserade av att förvärva denna typ av data. Resultaten visar till exempel att volymer kan uppskattas med ett genomsnittligt absolut procentfel på ca 21% på platser där det genomsnittliga antalet observerade sonder är mellan 30 och 47 fordon/timme, vilket ger en användbar riktlinje för att bedöma värdet av sondfordonsdata från olika leverantörer.
Beräknade trafikvolymer per timme mellan sensorer behandlades med hjälp av en NN-modell i Maryland highway network REF, som distribuerar både sondfordon och automatisk trafikregistreringsstation data för att konstruera NN-modellen.
Estimating Historical Hourly Traffic Volumes via Machine Learning and Vehicle Probe Data: A Maryland Case Study
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Mathematics', 'Computer Science']}