Applying Machine Learning and Statistical Approaches for Travel Time Estimation in Partial Network Coverage
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study is to estimate the real time travel times on urban networks that are partially covered by moving sensors. The study proposes two machine learning approaches; the random forest (RF) model and the multi-layer feed forward neural network (MFFN) to estimate travel times on urban networks which are partially covered by moving sensors. A MFFN network with three hidden layers was developed and trained using the back-propagation learning algorithm, and the neural weights were optimized using the Levenberg–Marquardt optimization technique. A case study of an urban network with 100 links is considered in this study. The performance of the proposed models was compared to a statistical model, which uses the empirical Bayes (EB) method and the spatial correlation between travel times. The models’ performances were evaluated using data generated from VISSIM microsimulation model. Results show that the machine learning algorithms, e.g., RF and ANN, achieve average improvements of about 4.1% and 2.9% compared with the statistical approach. The RF, MFFN, and the statistical approach models correctly predict real time travel times with estimation accuracies reaching 90.7%, 89.5%, and 86.6% respectively. Moreover, results show that at low moving sensor penetration rate, the RF and MFFN achieve higher estimation accuracy compared with the statistical approach. At probe penetration rate of 1%, the RF, MFFN, and the statistical approach models correctly predict real time travel times with estimation accuracy of 85.6%, 84.4%, and 80.9% respectively. Furthermore, the study investigated the impact of the probe penetration rate on real time neighbor links coverage. Results show that at probe penetration rates of 1%, 3%, and 5%, the models cover the estimation of real time travel times on 73.8%, 94.8%, and 97.2% of the estimation intervals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».