An Implementation of the AI-based Traffic Flow Prediction in The Resilience Control Scheme
Notice bibliographique
Résumé
Today, often a reliable and dynamic sensor system is found to be necessary to control intelligent transportation systems. While these dynamical sensor systems are often found to be useful for the ordinary situations, the resilience-control-related issues are not yet fully addressed in the literature. The traffic flow is an important resource, which if found to be disturbed by a malicious threat it may cause further insecurities, e.g. if the sensor data is not accessible due to a malicious sabotage of the on-the-road sensors. Furthermore, often centers for the data gathering and prediction are suffering from data-loss because of imperfections of the data gathering itself. To overcome the resulting difficulties, a prediction engine is required to estimate the traffic flow, with the ability to compensate for the lost sensors. In this paper, a traffic flow prediction engine is proposed in which the artificial-intelligence-based methods are used to perform the optimization task. This method is implemented for the test in the real-world situation and its efficiency in traffic estimation is proved to be reliable. The Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) is trained with the particle swarm optimization (PSO) algorithm and the Artificial Neural Network model (ANN) is used to predict the flow. In addition, The Principal Components Analysis (PCA) method is adopted to reduce the dimension of the features. The results show the method's efficiency in predicting the traffic flow. This prediction engine can be practically implemented and used as a replacement for the sensors to predict the traffic flow.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».