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J-GLOBAL ID：202202278435687120   整理番号：22A0777884

AF-TCP:任意道路セグメントにおける交通渋滞予測と柔軟な未来時間【JST・京大機械翻訳】

AF-TCP: Traffic Congestion Prediction at Arbitrary Road Segment and Flexible Future Time

著者 (4件)： Xie Xuefeng (State Key Laboratory of Mechanical Transmission, Chongqing University, Chongqing, China) ,  Zhao Jie (College of Computer Science, Chongqing University, Chongqing, China) ,  Chen Chao (College of Computer Science, Chongqing University, Chongqing, China) ,  Wang Lin (School of Management Science and Real Estate, Chongqing University, Chongqing, China)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 13157  ページ： 167-181  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 交通混雑予測は,インテリジェント交通システム(ITS)における基本的だが挑戦的な問題である。道路網の大規模,交通データの高い非線形性と複雑性のために,都市全体の交通混雑予測のために,わずかな方法がよく適合した。本論文では,Arbitrary道路セグメントと柔軟な将来の時間における交通渋滞予測のためのAF-TCPという新しい深層モデルを提案した。柔軟な未来時間での予測を達成するモデルのために,著者らは,統一されたベクトル空間におけるすべての時間表現を構築して,さらに,異なる地平に対するモデルの知覚能力を改善した。他方,都市内の任意の道路セグメントの混雑予測を実現するために,道路属性と局所近傍構造を利用して道路セグメント表現を構築し,対応する歴史的交通データとそれを融合するための深いモデルを設計した。実世界データセットに関する広範な実験は,著者らのモデルが異なる予測層において安定した性能を示し,基準線よりも性能が優れていることを示した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 表現 ,  ベクトル空間 ,  データ ,  予測 ,  *道路 ,  道路網 ,  都市 ,  交通システム ,  非線形性 ,  モデル ,  *交通混雑 ,  基準線 ,  深層 ,  ITS【交通】
準シソーラス用語： 複雑性 ,  交通データ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 交通混雑予測 ,  時間表現 ,  道路セグメント表現 ,  知的輸送システム

分類 (2件)： 交通調査  (TB01031B) ,  都市交通  (TA01020W)

タイトルに関連する用語 (7件)： AF ,  TCP ,  道路 ,  セグメント ,  交通 ,  予測 ,  未来