...
  • 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 外文期刊>Promet-traffic & transportation >SIMPLE AND EFFICIENT PREDICTION OF NEAR FUTURE STATE OF TRAFFIC USING ONLY PAST SPEED INFORMATION
【24h】

SIMPLE AND EFFICIENT PREDICTION OF NEAR FUTURE STATE OF TRAFFIC USING ONLY PAST SPEED INFORMATION

机译：仅使用过去的速度信息即可轻松，有效地预测交通的近期状态

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
           
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

Akıllı trafik sistemleri, şehir hayatının en önemli sorunlarından biri olan trafik sıkışıklığı problemini çözmeye çalışmaktadır. Bu çalışmada; probleme, geçmiş ortalama yolcu hızını (OYH) kullanan trafik durum tahmini yoluyla yaklaşmaktayız. Trafik durumunun tahmini için beş farklı algoritma önerilmektedir. Bu algoritmalar, İstanbul Büyükşehlr Belediyesi Trafik Kontrol Merkezi tarafından sağlanan gerçek verilere uygulanmıştır. 1. Algoritma, bir otoyol kısmı üzerinde, aynı kısım üzerinden elde edilen geçmiş hız bilgilerini kullanarak gelecek OYH değerini tahmin etmektedir. Önerilen diğer algoritmalar, algoritma 2'den 5'e doğru, yine aynı yol segmenti üzerindeki geçmiş hız bilgilerini kullanarak yolun gelecekteki durumunu akıcı, orta seviyede sıkışık veya sıkışık olarak tahmin etmektedir. Burada trafik durumları, daha önceden belirlenmiş OYH aralıklarına göre atanmaktadır. Önerilen algoritmalarda, giriş verisi olarak, ardışık şekilde 10 dakika aralıklarla ölçülmüş geçmiş 5 OYH değeri kullanılmıştır. Önerilen algoritmaların başarımı, ortalama karekök hatası (OKH), örnek doğruluğu, dengelenmiş doğruluk ve işlem süresi cinsinden değerlendirilmiştir. Önerilen algoritmalar, görece basit olmalarına ve sadece geçmiş hız değerlerine ihtiyaç duymalarına rağmen, tahmin hatası fark edilir seviyede düşük olan güvenilir sonuçlar sağlamaktadırlar.%Intelligent traffic systems attempt to solve the problem of traffic congestion, which is one of the most important environmental and economic issues of urban life. In this study, we approach this problem via prediction of traffic status using past average traveler speed (ATS). Five different algorithms are proposed for predicting the traffic status. They are applied to real data provided by the Traffic Control Center of Istanbul Metropolitan Municipality. Algorithm 1 predicts future ATS on a highway section based on the past speed information obtained from the same road section. The other proposed algorithms, Algorithms 2 through 5, predict the traffic status as fluent, moderately congested, or congested, again using past traffic state information for the same road segment. Here, traffic states are assigned according to predetermined intervals of ATS values. In the proposed algorithms, ATS values belonging to past five consecutive 10-minute time intervals are used as input data. Performances of the proposed algorithms are evaluated in terms of root mean square error (RMSE), sample accuracy, balanced accuracy, and processing time. Although the proposed algorithms are relatively simple and require only past speed values, they provide fairly reliable results with noticeably low prediction errors.
机译：智能交通系统试图解决交通拥堵问题，这是城市生活中最重要的问题之一。在这个研究中;我们使用过去的平均乘客速度（OYH）通过交通状况估算来解决问题。提出了五种不同的算法来预测交通状况。这些算法已应用于伊斯坦布尔市交通控制中心提供的实际数据。 1.该算法使用在同一路段上获得的历史速度信息来估算高速公路路段上的未来OYH值。提出的其他算法再次使用同一路段上的过去速度信息，从算法2到5估算了通畅，适度狭窄或狭窄的道路的未来状况。在此，根据预定的OYH间隔来分配交通状况。在提出的算法中，将过去5个OYH值用作输入数据，以10分钟为间隔顺序测量。根据均方根误差（OCD），样本精度，平衡精度和处理时间评估了所提出算法的性能。尽管所提出的算法相对简单并且仅需要过去的速度值，但是它们提供了可靠的结果，其预测误差明显较低。％智能交通系统试图解决交通拥堵问题，这是最重要的环境和经济问题之一城市生活在这项研究中，我们通过使用过去的平均旅行者速度（ATS）预测交通状况来解决此问题。提出了五种不同的算法来预测交通状况。它们将应用于伊斯坦布尔市交通控制中心提供的真实数据。算法1基于从相同路段获得的过去速度信息来预测高速公路路段上的未来ATS。其他提出的算法（算法2到算法5）再次使用同一路段的过去交通状态信息，将交通状态预测为流畅，中度拥挤或拥挤。在此，根据ATS值的预定间隔来分配交通状态。在提出的算法中，将属于过去五个连续的10分钟时间间隔的ATS值用作输入数据。根据均方根误差（RMSE），样本精度，平衡精度和处理时间来评估所提出算法的性能。尽管所提出的算法相对简单并且仅需要过去的速度值，但是它们提供了相当可靠的结果，并且预测误差明显较低。

著录项

  • 来源
    《Promet-traffic & transportation》 |2018年第5期|589-599|共11页
  • 作者

    FEVZI YASIN KABABULUT; DAMLA KUNTALP; OLCAY AKAY; TIMUR DUEZENLI;

  • 作者单位

    Ministry of Transport and Infrastructure Ⅳ. Regional Directorate Cesmebasi Neighborhood Alpaslan Avenue No: 2, Ovaakga-Osmangazi, Bursa, Turkey;

    Department of Electrical and Electronics Engineering Dokuz Eylul University Tinaztepe Campus, Buca, Izmir 35100, Turkey;

    Department of Electrical and Electronics Engineering Dokuz Eylul University Tinaztepe Campus, Buca, Izmir 35100, Turkey;

    Department of Electrical and Electronics Engineering Amasya University, Technology Faculty A-Block, Room: A303, Amasya 05100, Turkey;

  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

    ATS prediction; vehicle traffic; prediction of traffic status;

    机译：ATS预测;车辆交通;交通状况预测;

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号