![](/images/graphics-bg.png)
Implications of Spatiotemporal Data Aggregation on Short-Term Traffic Prediction Using Machine Learning Algorithms
المؤلفون المشاركون
Sridharan, Mohan
Weerasekera, Rivindu
Ranjitkar, Prakash
المصدر
Journal of Advanced Transportation
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-21، 21ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-06-15
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
21
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Short-term traffic prediction is a key component of Intelligent Transportation Systems.
It uses historical data to construct models for reliably predicting traffic state at specific locations in road networks in the near future.
Despite being a mature field, short-term traffic prediction still poses some open problems related to the choice of optimal data resolution, prediction of nonrecurring congestion, and the modelling of relevant spatiotemporal dependencies.
As a step towards addressing these problems, this paper investigates the ability of Artificial Neural Networks, Random Forests, and Support Vector Regression algorithms to reliably model traffic flow at different data resolutions and respond to unexpected traffic incidents.
We also explore different feature selection methods to identify and better understand the spatiotemporal attributes that most influence the reliability of these models.
Experimental results indicate that data aggregation does not necessarily achieve good performance for multivariate spatiotemporal machine learning models.
The models learned using high-resolution 30-second input data outperformed the corresponding baseline ARIMA models by 8%.
Furthermore, feature selection based on Recursive Feature Elimination resulted in models that outperformed those based on linear correlation-based feature selection.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Weerasekera, Rivindu& Sridharan, Mohan& Ranjitkar, Prakash. 2020. Implications of Spatiotemporal Data Aggregation on Short-Term Traffic Prediction Using Machine Learning Algorithms. Journal of Advanced Transportation،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-21.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1175945
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Weerasekera, Rivindu…[et al.]. Implications of Spatiotemporal Data Aggregation on Short-Term Traffic Prediction Using Machine Learning Algorithms. Journal of Advanced Transportation No. 2020 (2020), pp.1-21.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1175945
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Weerasekera, Rivindu& Sridharan, Mohan& Ranjitkar, Prakash. Implications of Spatiotemporal Data Aggregation on Short-Term Traffic Prediction Using Machine Learning Algorithms. Journal of Advanced Transportation. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-21.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1175945
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1175945
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)