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J-GLOBAL ID：201902252581641435   整理番号：19A0898747

トラフィック状態推定と予測のための異種データによる適応ローリング平滑化【JST・京大機械翻訳】

Adaptive Rolling Smoothing With Heterogeneous Data for Traffic State Estimation and Prediction

著者 (4件)： Chen Xiqun (College of Civil Engineering and Architecture, Zhejiang University, Hangzhou, China) ,  Zhang Shuaichao (College of Civil Engineering and Architecture, Zhejiang University, Hangzhou, China) ,  Li Li (Department of Automation, TNList, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Li Liang (Department of Automotive Engineering, Tsinghua University, Beijing, China)
資料名： IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems  (IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems)
巻： 20  号： 4  ページ： 1247-1258  発行年： 2019年 
JST資料番号： W1272A  ISSN： 1524-9050  CODEN： ITISFG  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 空間的-時間的交通状態推定と都市高速道路の予測は,交通管理と情報システムの重要な要素である。適応平滑化法は,交通状態を推定するために最も頻繁に使用される手法の一つである。しかし,既存の手法で使用される固定フィルタパラメータは,しばしば交通動力学を特性化するのに失敗する。交通渋滞の発生,伝搬,および緩和動力学をより良く捉えるために,オンライン応用のために,ローリング水平方式におけるフィルタパラメータを動的に調整することにより,適応可能なローリング平滑化(ARS)アプローチを提案した。不均一な交通データの融合は,集合トラヒック測定(例えば,交通流量,時間占有率,遠隔マイクロ波センサにより収集された速度)と分離情報(例えば,免許プレート認識カメラにより検出された個々の車両のタイムスタンプ)を結合する。空間的-時間的交通状態を再構成するために,仮想軌道アルゴリズムに基づく非線形交通流フィルタを確立して,個々の車両の経験した旅行時間を推定した。結果は,歴史的交通状態推定と短期交通流予測における提案したARS方式の能力と有効性を実証した。時間空間速度図を再構成することによって,織り込み,併合,および発散セグメントの複雑な交通状態をよく区別することができる。提案した手法は,不均一に混雑した都市高速道路のための効率的な欠落データの不正確なアルゴリズムと階層的な制御戦略を開発するために拡張できる。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： フィルタ ,  アルゴリズム ,  *平滑化 ,  占有率 ,  *横揺れ ,  交通混雑 ,  情報システム ,  有効性 ,  交通流 ,  カメラ ,  *予測 ,  キャラクタリゼーション ,  再構成 ,  *状態推定
準シソーラス用語： オンライン , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 交通調査  (TB01031B) ,  都市交通  (TA01020W) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： トラフィック ,  状態推定 ,  予測 ,  異種データ ,  適応 ,  ローリング ,  平滑化