Abstract-This paper presenterar en metod för att optimera elementen i en hierarki av fuzzy-rule-baserade system (FRBS). Det är en hybridisering av en genetisk algoritm (GA) och kors-entropi (CE) metod, som här kallas GACE. Det används för att förutsäga trängsel i en 9 km lång sträcka av I5 motorvägen i Kalifornien, med tidshorisonter på 5, 15 och 30 minuter. En jämförande studie av olika nivåer av hybridisering i GACE görs. Dessa sträcker sig från en ren GA till en ren CE, passerar genom olika vikter för var och en av de kombinerade teknikerna. Resultaten visar att GACE är mer exakt än enbart GA eller CE för att förutsäga kortsiktiga trafikstockningar.
Till exempel föreslogs en hybridmetod som kombinerar en genetisk algoritm med korsentropi för att uppskatta den kortsiktiga trafikstockningen REF.
A Hybrid Method for Short-Term Traffic Congestion Forecasting Using Genetic Algorithms and Cross Entropy
{'venue': 'IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}