Temporal Backtracking and Multistep Delay of Traffic Speed Series Prediction
المؤلفون المشاركون
Qu, Licheng
Zhang, Minghao
Li, Zhaolu
Li, Wei
المصدر
Journal of Advanced Transportation
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-13، 13ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-12-11
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
As a typical time series, the length of the data sequence is critical to the accuracy of traffic state prediction.
In order to fully explore the causality between traffic data, this study established a temporal backtracking and multistep delay model based on recurrent neural networks (RNNs) to learn and extract the long- and short-term dependencies of the traffic state data.
With a real traffic data set, the coordinate descent algorithm was employed to search and determine the optimal backtracking length of traffic sequence, and multistep delay predictions were performed to demonstrate the relationship between delay steps and prediction accuracies.
Besides, the performances were compared between three variants of RNNs (LSTM, GRU, and BiLSTM) and 6 frequently used models, which are decision tree (DT), support vector machine (SVM), k-nearest neighbour (KNN), random forest (RF), gradient boosting decision tree (GBDT), and stacked autoencoder (SAE).
The prediction results of 10 consecutive delay steps suggest that the accuracies of RNNs are far superior to those of other models because of the more powerful and accurate pattern representing ability in time series.
It is also proved that RNNs can learn and mine longer time dependencies.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Qu, Licheng& Zhang, Minghao& Li, Zhaolu& Li, Wei. 2020. Temporal Backtracking and Multistep Delay of Traffic Speed Series Prediction. Journal of Advanced Transportation،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1181013
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Qu, Licheng…[et al.]. Temporal Backtracking and Multistep Delay of Traffic Speed Series Prediction. Journal of Advanced Transportation No. 2020 (2020), pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1181013
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Qu, Licheng& Zhang, Minghao& Li, Zhaolu& Li, Wei. Temporal Backtracking and Multistep Delay of Traffic Speed Series Prediction. Journal of Advanced Transportation. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1181013
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1181013
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
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