Abstract-Traffic flöde förutsägelse är en viktig komponent i ett intelligent transportsystem. Exakta prognoser för trafikflödet utgör en grund för andra uppgifter, t.ex. signalsamordning och tidsprognoser. Det finns många kända metoder i litteraturen för kortsiktiga trafikflödesförutsägelseproblem, men deras effektivitet beror i hög grad på trafikegenskaperna. Det är svårt, om inte omöjligt, att välja en enda metod som fungerar bra över tiden. I detta dokument presenterar vi en automatiserad ram för att ta itu med denna praktiska fråga. Istället för att välja en enda metod, kombinerar vi förutsägelser från flera metoder för att generera en konsensus trafikflödesförutsägelse. Vi föreslår en ensemble lärande modell som utnyttjar de timliga egenskaperna hos data, och balanserar noggrannheten hos enskilda modeller och deras ömsesidiga beroende genom en covariance-regularizer. Vi använder dessutom en beskärningsschema för att ta bort avvikande individuella förutsägelser. Vi tillämpar vår föreslagna modell på multistep-ahead arteriellt vägflödesförutsägelse. I tester överträffar vår metod konsekvent nyligen publicerade ensembleförutsägelsemetoder baserade på åsregression och lasso. Vår metod ger också stabila resultat även när de fristående modellerna och andra ensemblemetoder gör vilt överdrivna förutsägelser.
Zhan m.fl. Ref kombinerade en rad olika förutsägelsemetoder och föreslog en automatiserad ram för att lösa problemet med trafikflödesprognoser.
Consensus Ensemble System for Traffic Flow Prediction
{'venue': 'IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}