Transferability of a Machine Learning-Based Model of Hourly Traffic Volume Estimation—Florida and New Hampshire Case Study
Notice bibliographique
Résumé
This paper focuses on the problem of model transferability for machine learning models used to estimate hourly traffic volumes. The presented findings enable not only an increase in the accuracy of existing models but also, simultaneously, reduce the cost of data needed for training the models—making statewide traffic volume estimation more economically feasible. Previous research indicates that machine learning volume estimation models that leverage GPS probe data can provide transportation agencies with accurate estimates of hourly traffic volumes—which are fundamental for both operational and planning purposes—and do so with a higher level of accuracy than the prevailing profiling method. However, this approach requires a large dataset for model calibration (i.e., input and continuous count station data), which involves significant monetary investment and data-processing effort. This paper proposes solutions, which allow the model to be prepared using a much smaller dataset, given that a previously collected dataset, which may be gathered in a different place and time period, exists. Based on a broad selection of experiments, the results indicate that the proposed approach is capable of achieving similar model performance while collecting data for a 5 times shorter time period and utilizing 1/4 of the number of continuous count stations. These findings will help reduce the cost of preparing and maintaining the traffic volume models and render the traffic volume estimations more financially appealing.
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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 ».