Traffic and Weather Data Fusion for Traffic Prediction in Sustainable Cities
Notice bibliographique
Résumé
Anticipating traffic patterns is a vital component in efficiently managing traffic within smart cities. This proactive approach contributes to alleviating traffic congestion, promoting environmental preservation, reducing commute times, and strengthening overall safety measures. Numerous studies have verified that external factors, such as weather conditions, exert an influence on traffic patterns. Therefore, utilizing these factors as supplementary variables can improve traffic prediction accuracy. This paper presents a novel prediction model called the multi‐input sequential multihead attention (MI‐SMHA) model. This model integrates weather condition information into traffic prediction tasks, aiming to enhance prediction accuracy and computational efficiency. It utilizes advanced techniques from sequential modeling and attention mechanisms, specifically tailored to handle traffic and weather data such as temperature, wind speed, precipitation, visibility, and humidity. This integration aims to leverage the complementary nature of weather conditions in forecasting traffic patterns, yet it remains flexible enough to be generalized to support a wide range of multivariate time series prediction tasks. Data from real‐life traffic detectors are utilized to perform experiments and comparisons with two baseline models and three state‐of‐the‐art models to validate and assess the efficiency of the proposed model. The MI‐SMHA model was efficient and reliable in forecasting future traffic flow, significantly reducing errors compared to the other models.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».