Speed Distribution Prediction of Freight Vehicles on Mountainous Freeway Using Deep Learning Methods
Notice bibliographique
Résumé
Driving speed is one of the most critical indicators in safety evaluation and network monitoring in freight transportation. Speed prediction model serves as the most efficient method to obtain the data of driving speed. Current speed prediction models mostly focus on operating speed, which is hard to reveal the overall condition of driving speed on the road section. Meanwhile, the models were mostly developed based on the regression method, which is inconsistent with natural driving process. Recurrent neural network (RNN) is a distinctive type of deep learning method to capture the temporary dependency in behavioral research. The aim of this paper is to apply the deep learning method to predict the general condition of driving speed in consideration of the road geometry and the temporal evolutions. 3D mobile mapping was applied to obtain road geometry information with high precision, and driving simulation experiment was then conducted with the help of the road geometry data. Driving speed was characterized by the bimodal Gauss mixture model. RNN and its variants including long short-term memory (LSTM) and RNN and gated recurrent units (GRUs) were utilized to predict speed distribution in a spatial-temporal dimension with KL divergence being the loss function. The result proved the applicability of the model in speed distribution prediction of freight vehicles, while LSTM holds the best performance with the length of input sequence being 400 m. The result can be related to the threshold of drivers’ information processing on mountainous freeway. Multiple linear regression models were constructed to be a contrast with the LSTM model, and the results showed that LSTM was superior to regression models in terms of the model accuracy and interpretability of the driving process and the formation of vehicle speed. This study may help to understand speed change behavior of freight vehicles on mountainous freeways, while providing the feasible method for safety evaluation or network efficiency analysis.
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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 ».