歴史的混雑地図に基づく交通混雑と旅行時間予測と合意日の同定【JST・京大機械翻訳】

Chiabaut Nicolas; Faitout Remi

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202204894208316 整理番号：22P0208419

歴史的混雑地図に基づく交通混雑と旅行時間予測と合意日の同定【JST・京大機械翻訳】

Traffic congestion and travel time prediction based on historical congestion maps and identification of consensual days

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発行年： 2020年11月10日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年11月12日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

本論文では,道路上の交通条件および旅行時間のリアルタイム推定のための新しい実践的方法を紹介した。最初に,主成分分析の後,歴史的データセットの観察日をクラスタ化した。2つの異なる方法を比較した:Gauss混合モデルとk平均アルゴリズム。クラスタリング結果は,同じグループの日の輻輳マップが,それらの交通条件と動的に実質的類似性を持つことを明らかにした。このようなマップは,フリーウェイ上の輻輳伝搬の二値可視化であり,交通動力学により重要である。第2に,コンセンサス日を混雑マップに従ってコミュニティの最も代表的な日として各クラスタにおいて同定した。第3に,歴史的データから得られたこの情報を用いて,交通混雑伝播と旅行時間を予測した。したがって,新日の最初の測定を用いて,この新日に最も近 consな日が最も近いかどうかを決定した。次に,その日付日について記録された過去の観測を用いて,将来の交通条件および旅行時間を予測した。この方法はフランスの高速道路で収集された10か月のデータを用いて試験し,非常に有望な結果を示した。【JST・京大機械翻訳】

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交通調査 , 数値計算

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