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Pattern recognition based speed forecasting methodology for urban traffic network

机译：基于模式识别的城市交通网络速度预测方法

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A full methodology of short-term traffic prediction is proposed for urban road traffic network via Artificial Neural Network (ANN). The goal of the forecasting is to provide speed estimation forward by 5, 15 and 30 min. Unlike similar research results in this field, the investigated method aims to predict traffic speed for signalized urban road links and not for highway or arterial roads. The methodology contains an efficient feature selection algorithm in order to determine the appropriate input parameters required for neural network training. As another contribution of the paper, a built-in incomplete data handling is provided as input data (originating from traffic sensors or Floating Car Data (FCD)) might be absent or biased in practice. Therefore, input data handling can assure a robust operation of speed forecasting also in case of missing data. The proposed algorithm is trained, tested and analysed in a test network built-up in a microscopic traffic simulator by using daily course of real-world traffic.
机译：提出了一种通过人工神经网络（ANN）进行城市道路交通网络短期交通预测的完整方法。预测的目标是提前5、15和30分钟提供速度估算。与该领域的类似研究结果不同，所研究的方法旨在预测信号化城市道路链接而不是高速公路或干道的交通速度。该方法包含一种有效的特征选择算法，以确定神经网络训练所需的适当输入参数。作为本文的另一个贡献，由于在实践中可能缺少或存在输入数据（源自交通传感器或浮动汽车数据（FCD）），因此提供了内置的不完整数据处理功能。因此，即使丢失数据，输入数据处理也可以确保速度预测的可靠运行。通过使用日常流量的日常过程，在微观交通模拟器中建立的测试网络中对提出的算法进行了训练，测试和分析。

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