Prediction of Road Network Traffic State Using the NARX Neural Network
Notice bibliographique
Résumé
To provide reliable traffic information and more convenient visual feedback to traffic managers and travelers, we proposed a prediction model that combines a neural network and a Macroscopic Fundamental Diagram (MFD) for predicting the traffic state of regional road networks over long periods. The method is broadly divided into the following steps. To obtain the current traffic state of the road network, the traffic state efficiency index formula proposed in this paper is used to derive it, and the MFD of the current state is drawn by using the classification of the design speed and free flow speed of the classified road. Then, based on the collected data from the monitoring stations and the weighting formula of the grade roads, the problem of insufficient measured data is solved. Meanwhile, the prediction performance of NARX, LSTM, and GRU is experimentally compared with traffic prediction, and it is found that NARX NN can predict long-term flow and the prediction performance is slightly better than both LSTM and GRU models. Afterward, the predicted data from the four stations were integrated based on the classified road weighting formula. Finally, according to the traffic state classification interval, the traffic state of the road network for the next day is obtained from the current MFD, the predicted traffic flow, and the corresponding speed. The results indicate that the combination of the NARX NN with the MFD is an effective attempt to predict and describe the long-term traffic state at the macroscopic level.
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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 ».