Att förstå hur trängsel på en plats kan orsaka krusningar i hela det storskaliga transportnätet är avgörande för att transportforskare och praktiker ska kunna identifiera flaskhalsar i trafiken för att minska överbelastningen. Traditionella studier bygger antingen på matematiska ekvationer eller simuleringstekniker för att modellera trafikstockningsdynamiken. De flesta metoder har dock begränsningar, till stor del på grund av orealistiska antaganden och besvärlig parameterkalibreringsprocess. Med utvecklingen av intelligenta transportsystem (ITS) och sakernas internet (IoT) blir transportdata allt vanligare. Detta utlöser en serie datadriven forskning för att undersöka transportfenomen. Bland dem anses djupinlärningsteori vara en av de mest lovande teknikerna för att ta itu med enorma högdimensionella data. Denna studie försöker att utvidga djupinlärningsteorin till storskalig transportnätverksanalys. En djup begränsad Boltzmann maskin och Recurrent Neural Network arkitektur används för att modellera och förutsäga trafikstockningar utveckling baserat på Global Positioning System (GPS) data från taxi. En numerisk studie i Ningbo, Kina genomförs för att validera effektiviteten och effektiviteten av den föreslagna metoden. Resultaten visar att förutsägelsenoggrannheten kan uppnå så hög som 88 % inom mindre än 6 minuter när modellen implementeras i en grafisk processenhet (GPU)-baserad parallell datormiljö. De förutsagda utvecklingsmönstren för överbelastning kan visualiseras tidsmässigt och rumsligt genom en kartbaserad plattform för att identifiera de sårbara länkarna för proaktiv begränsning av överbelastning.
Mamma och Al. REF föreslår att man förutsäger utvecklingen av storskalig trafikstockning baserad på data från Global Positioning System, med hjälp av en djupt begränsad Boltzmann maskin och återkommande neurala nätverk arkitektur.
Large-Scale Transportation Network Congestion Evolution Prediction Using Deep Learning Theory