Abstract-On-road sensorer ger proaktiva trafikstyrningscenter med nuvarande trafik flödesförhållanden för att prognostisera framtida förhållanden. Antalet vägsensorer är dock vanligtvis enormt, och inte alla trafikflödesförhållanden som fångas upp av dessa sensorer är användbara för att förutsäga framtida trafikflödesförhållanden. Införandet av alla infångade trafikflödesförhållanden är ett ineffektivt sätt att förutsäga framtida trafikflöde. Därför är valet av lämpliga vägsensorer, som i hög grad korrelerar med det framtida trafikflödet, av avgörande betydelse, även om försöks- och felmetoden i allmänhet används för valet. I detta dokument föreslås Taguchi-metoden, som är en robust och systematisk optimeringsmetod för att utforma tillförlitliga och högkvalitativa modeller, för bestämning av lämpliga vägsensorer, för att fånga upp användbara trafikflödesförhållanden för prognostisering. Effektiviteten hos Taguchi-metoden visas genom att utveckla en trafikflödesprediktor baserad på arkitekturen av fuzzy neurala nätverk som kan prestera bra på trafikflödesprognoser. Fallstudien genomfördes baserat på trafikflödesdata som fångats upp av vägsensorer på en motorväg i västra Australien. Fördelarna med att använda Taguchi-metoden kan anges: 1) Trafikflödesprediktorer med hög noggrannhet kan utformas, och 2) utvecklingstiden för trafikflödesprediktorer är rimlig. Index Terms-Fuzzy neurala nätverk (FNN), suddiga system, on-road sensor, ortogonal array, sensor konfiguration, Taguchi metod, trafikflöde kontroll, trafikflöde förutsägelse.
Chan och Dillon (2013) föreslog en konfigurationsdesign för on-road sensor för trafikflödesförutsägelse via fuzzy neurala nätverk och Taguchi teknik REF.
On-Road Sensor Configuration Design for Traffic Flow Prediction Using Fuzzy Neural Networks and Taguchi Method
{'venue': 'IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement', 'journal': 'IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}