Vi utvecklar en djupt lärande modell för att förutsäga trafikflöden. Det viktigaste bidraget är utveckling av en arkitektur som kombinerar en linjär modell som är monterad med 1 legalisering och en sekvens av tanh lager. Utmaningen med att förutsäga trafikflöden är de skarpa icke-linjäriteterna på grund av övergångar mellan fritt flöde, nedbrytning, återhämtning och överbelastning. Vi visar att djupinlärning arkitekturer kan fånga dessa icke-linjära spatio-temporala effekter. Det första skiktet identifierar spatio-temporala relationer mellan prediktorer och andra lager modellerar ickelinjära relationer. Vi illustrerar vår metodik för vägsensordata från Interstate I-55 och förutspår trafikflöden under två speciella evenemang; en fotbollsmatch i Chicago Bears och en extrem snöstormshändelse. Båda fallen har skarpa trafikflöde regim förändringar, inträffar mycket plötsligt, och vi visar hur djupt lärande ger exakta kortsiktiga trafikflödesprognoser.
Polson och Sokolov REF visade att djupinlärningsarkitekturer kunde fånga den icke-linjära spatio-temporala egenskapen av trafikflödesutveckling orsakad av olycka eller dåligt väder.
Deep Learning for Short-Term Traffic Flow Prediction
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Mathematics']}