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J-GLOBAL ID：202202273400767989   整理番号：22A0736019

TBSM:特殊な事象の下での短期予測のための交通バースト感受性モデル【JST・京大機械翻訳】

TBSM: A traffic burst-sensitive model for short-term prediction under special events

著者 (6件)： Ren Yilong (School of Transportation Science and Engineering, Beihang University, Beijing, 100191, China) ,  Ren Yilong (Beihang Hangzhou Innovation Institute Yuhang, Hangzhou, 310023, China) ,  Jiang Han (School of Transportation Science and Engineering, Beihang University, Beijing, 100191, China) ,  Ji Nan (Intelligent Transport System (ITS) R & D Center, Shanghai Urban Construction Design and Research Institute (Group) Co., Ltd., Shanghai 200125, China) ,  Yu Haiyang (School of Transportation Science and Engineering, Beihang University, Beijing, 100191, China) ,  Yu Haiyang (Beihang Hangzhou Innovation Institute Yuhang, Hangzhou, 310023, China)
資料名： Knowledge-Based Systems  (Knowledge-Based Systems)
巻： 240  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0426A  ISSN： 0950-7051  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 交通予測は,交通指導と制御のための重要な管理ツールであり,旅行者計画経路を援助して,混雑した道路区域を避ける効果的意思決定ツールであった。しかし,事象とデータ制限に起因する交通バーストの過渡的で突然の性質のため,主流の方法は,特別なイベント(SEs)の短期交通予測でよく実行されていない。この課題に対処するために,短期交通予測のための交通バースト感受性モデル(TBSM)を提案した。特に,バーストケースと通常のケースの両方を表現するために,短期傾向と観測された状態を有する新しい状態ユニットを最初に定義した。第2に,状態-傾向ユニット類似性等級(SD)測定方法と増加に基づく予測モデルを提案した。このモデルの重要なパラメータは,観測された状態と短期傾向の重さのバランスをとる。最後に,長い短期メモリ(LSTM)ネットワークを含む深い決定論的ポリシー勾配(DDPG)フレームワークを用いて,モデルの普遍性とバースト感度を確実にするための重みの自己学習と調整を実現した。TBSMは,SEが頻繁に発生する北京労働者スタディウムの地区に実装されている。結果は,提案モデルが他の伝統的機械学習方式とSEsのための深い学習方式よりも著しく良いことを証明した。TBSMのTensorFlow実装はhttps://github.com/buaajh/TBSM-Traffic-burst-sensitive-model-で利用可能である。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 記憶装置 ,  意思決定 ,  学習 ,  ネットワーク ,  道路 ,  労働者 ,  交通予測 ,  *交通 ,  *バースト ,  *短期予測 ,  機械学習 ,  予測モデル
準シソーラス用語： 自己学習 ,  旅行者 ,  決定論 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 短期交通予測 ,  特殊な事象 ,  交通バースト予測 ,  深層強化学習

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 事象 ,  短期予測 ,  交通 ,  バースト ,  感受性 ,  モデル