Traffic Status Prediction of Arterial Roads Based on the Deep Recurrent Q-Learning
Notice bibliographique
Résumé
With the exponential growth of traffic data and the complexity of traffic conditions, in order to effectively store and analyse data to feed back valid information, this paper proposed an urban road traffic status prediction model based on the optimized deep recurrent Q-Learning method. The model is based on the optimized Long Short-Term Memory (LSTM) algorithm to handle the explosive growth of Q-table data, which not only avoids the gradient explosion and disappearance but also has the efficient storage and analysis. The continuous training and memory storage of the training sets are used to improve the system sensitivity, and then, the test sets are predicted based on the accumulated experience pool to obtain high-precision prediction results. The traffic flow data from Wanjiali Road to Shuangtang Road in Changsha City are tested as a case. The research results show that the prediction of the traffic delay index is within a reasonable interval, and it is significantly better than traditional prediction methods such as the LSTM, K-Nearest Neighbor (KNN), Support Vector Machines (SVM), exponential smoothing method, and Back Propagation (BP) neural network, which shows that the model proposed in this paper has the feasibility of application.
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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 ».