Bluetooth同定に基づく高速道路におけるサービスレベルの短期予測【JST・京大機械翻訳】

Wilby Mark Richard; Gonzalez Ana Belen Rodriguez; Pozo Ruben Fernandez; Vinagre Diaz Juan Jose

文献

J-GLOBAL ID：202202291059669196 整理番号：22A0397094

Bluetooth同定に基づく高速道路におけるサービスレベルの短期予測【JST・京大機械翻訳】

Short-Term Prediction of Level of Service in Highways Based on Bluetooth Identification

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著者 (4件)： , , ,
資料名：
巻： 23 号： 1 ページ： 142-151 発行年： 2022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)

将来の交通に関する正確な知識は,最終的に交通管理における新しい時代を開くであろう。研究は,旅行時間(TT)の予測の未解決の問題に焦点を当てた。しかし,実務者は,TTの連続的変動とリンク特異性を回避する意味のある計量としてサービスレベル(LOS)に好ましかった。TTからLOSへの進化は,この分野における新しい研究ラインを開き,回帰から分類への基礎となる数学的問題を移動させる。本研究では,この要求を満たすための短期LOS分類器を提案した。交通条件が一日を通してほとんど自由流であるならば,LOSクラスは不均衡である。したがって,著者らは,ランダムアンダーサンプリングブースアルゴリズム(RUSBoost)に関する著者らの予測器に基づき,特にこの問題を克服するのに適している。SE-30ハイウェイ(スペイン,スペイン)の実運用において,6リンクのBluetoothネットワークによって捕捉された12か月の到着旅行時間データで,このLOS予測子を訓練し,検証した。この分類器は,15分までの予測層に対して82.8%の平均再現率を達成し,92.5%の予測混雑に達した。経験的に実証した2つの事実を利用して,この性能を達成した。(i)あらゆるリンクからの情報(反対方向でも)は予測の精度の増加に寄与する;および(ii)交通は,週の日に依存して異なる挙動を示し,データを分割し,特定の分類器を構築するのに用いた。これらの有望な結果は,提案したLOS予測子のポテンシャルを示し,交通予測への新しい展望と,実務者需要がもたらす交通管理のその後の交通管理を提供する。Copyright 2022 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】

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交通調査 , 都市交通

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