A Car-Following Model considering the Effect of Following Vehicles under the Framework of Physics-Informed Deep Learning
Notice bibliographique
Résumé
Car-following models have been studied for a long time, and many traffic engineers and researchers have devoted attention to them. With the increase in machine learning, this paper proposes a fusion model based on the physics-informed deep learning framework. The purpose of this paper is to inherit the predecessors’ ideas, transform them to fit a new framework, and improve the framework’s accuracy. The IDM-D (intelligent driver model development) involves reenabling the effect of the following vehicle to form a complementary model (not car-following model) with the IDM (intelligent driver model). The pretreated NGSIM data are used for calibration and validation. The IDM and the IDM-D are combined with the LSTM under the framework of physics-informed deep learning, and the results are mixed in a ratio to form the final result. Using test data for simulation, the results reveal that the IDM-informed LSTM shows better performance than the LSTM and that the fusion model further improves the MSE (mean square error) of the IDM-informed LSTM. The fusion increases the accuracy during the deceleration process, which is better than just a single IDM-informed LSTM. The fusion model further explains drivers’ deceleration behaviors.
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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 ».