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西班牙一大學研發基于神經網絡的交通預測系統 可提前15分鐘預測交通狀況

鉅大LARGE  |  點擊量:737次  |  2019年05月25日  

據外媒報道,西班牙埃爾切市米蓋爾埃爾南德斯大學(UMH)研究人員研發出基于神經網絡的人工智能系統,可利用固定傳感器和互聯車輛的數據預測交通狀況,該新系統使提前15分鐘預測交通狀況成為可能。

為開展該項研究,UWICORE實驗室的研究人員在SUMO交通仿真平臺上實現了數字化并進行研究。該實驗室屬于UMH工程研究中心,而仿真平臺上的交通設置與西班牙阿利坎特(Alicante)至穆爾西亞自治區(Murcia)間A-7高速公路的交通設置一樣,全長97公里。此外,研究人員還與Levante交通管理中心(LevanteTrafficManagementCentre)合作,該中心提供了該路段12年內所有交通傳感器的數據。

該路段交通流量大(有些地方平均每天會通行10萬輛車),交通傳感器數量多(總共99個),從而能夠每分鐘都精確地測量到交通流量。通過選取數據,研究人員研發出一種數字模擬裝置,可極其準確地生成A-7路段10天內的交通狀況。為了實現該目標,UMH的研究人員還研發出一種新型校準法,能夠基于真實數據準確而真實地生成數字交通模擬設置。

憑借UMH創建的數字交通平臺,研究人員研發了基于深度神經網絡的技術,利用網聯車輛的數據提前15分鐘預測交通狀況。研究人員分析了在交通中引入網聯車輛會如何影響交通強度、密度和車速預測的準確性。研究還證明,與目前部署在相關A-7路段的交通傳感器數據相比,僅用4%的網聯車輛數據就可以提升交通預測的準確性。UMH的研究人員還表示,將現有交通傳感器的數據與網聯車輛的數據結合使用時,可以顯著提高交通預測的準確性。例如,與固定傳感器提供數據進行交通狀況預測相比,僅將10%的網聯車輛數據與交通傳感器數據結合,預測誤差就可減少40%。

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