Travel Time Estimation by Learning Driving Habits and Traffic Conditions
Pourquoi ce travail est-il dans la base ?
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.
Dossier post-publication
- Nature
- Retraction
- Motif
- Concerns/Issues about Peer Review;Investigation by Journal/Publisher;Objections by Author(s);
- Date
- 11/22/2022 0:00
- Signalé par OpenAlex ?
- Oui
Source : Retraction Watch, jointe par DOI. OpenAlex consigne la rétractation dans is_retracted, un booléen sur un espace d'états à au moins quatre valeurs ; il ne peut donc exprimer ni une expression de préoccupation, ni une correction, ni un rétablissement, et les rapporte comme false, ce qui se lit comme « rien à signaler ».
Résumé
Travel time estimation (TTE) is widely applied for ride dispatching, ride-hailing, and route navigation. There are many factors affecting the travel time of a driver on a given trajectory, including the distance, road type, driving habits, traffic congestion, etc. Existing works fail to model the complex relationships of these factors for TTE. To fill this gap, in this paper, we first analyze how these factors work together in determining the travel time. In particular, the travel time depends on the distance and driving speed on each road segment of the trajectory, where the driving speed depends on the driving habits and the environment, including the static factors like the road type (highway or byway) and speed limit and the dynamic factor like the time of the day and congestion. Among these factors, driving habits and traffic conditions (e.g., jam) are the most difficult ones to model. Second, we propose to learn the driving habits of each driver via meta-learning and estimate the conditions based on the current and historical traffic conditions (via recurrent neural networks) of this road and its connected road segments (via graph convolutional neural network). The experimental results on two real taxi trajectory datasets show that our approach outperforms three state-of-the-art methods significantly.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
La notice
- Revue
- Journal of Advanced Transportation
- Thématique
- Traffic Prediction and Management Techniques
- Domaine
- Engineering
- Établissements canadiens
- —
- Organismes subventionnaires
- Government of Jiangsu Province
- Mots-clés
- Computer scienceTrajectoryConvolutional neural networkTransport engineeringEstimationTraffic congestionTravel timeSpeed limitArtificial neural networkReal-time computingSimulationArtificial intelligenceEngineering
- Résumé présent dans OpenAlex
- oui