A Hybrid Stacked Traffic Volume Prediction Approach for a Sparse Road Network
Notice bibliographique
Résumé
How to provide accurate and timely traffic flow information has become a hot topic in recent years since they can help schedule trips better and reduce traffic congestion. In previous studies, some machine learning (ML)-based models were proposed to predict the traffic volume at a single road segment/position, and these models performed not bad. However, when applied in a more complicated road network, they show low efficiency or need to pay higher computing costs. To solve this problem, an innovative ML-based model named selected stacked gated recurrent units model (SSGRU), is proposed for predicting the traffic flow through a sparse road network in this paper. There are mainly two parts in this model, one is used to do spatial pattern mining based on linear regression coefficients, and the other one includes a stacked gated recurrent unit (SGRU) which is essential for multi-road traffic flow prediction. A binarytree is adopted to approximate the sparse road network in the suburban area. To evaluate the proposed model, seven different traffic volume data sets recorded at 15-min interval are chosen from the England Highways data set to test our proposed work. The result shows that our model has greater adaptability and higher accuracy than others when applied to a multi-road input infrastructure.
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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 ».