![](/images/graphics-bg.png)
Predicting Fine-Grained Traffic Conditions via Spatio-Temporal LSTM
المؤلفون المشاركون
Yang, Fangchun
Li, Jinglin
Zhou, Ao
Wei, Xiaojuan
Yuan, Quan
Chen, Kaihui
المصدر
Wireless Communications and Mobile Computing
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-01-14
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Predicting traffic conditions for road segments is the prelude of working on intelligent transportation.
Many existing methods can be used for short-term or long-term traffic prediction, but they focus more on regions than on road segments.
The lack of fine-grained traffic predicting approach hinders the development of ITS.
Therefore, MapLSTM, a spatio-temporal long short-term memory network preluded by map-matching, is proposed in this paper to predict fine-grained traffic conditions.
MapLSTM first obtains the historical and real-time traffic conditions of road segments via map-matching.
Then LSTM is used to predict the conditions of the corresponding road segments in the future.
Breaking the single-index forecasting, MapLSTM can predict the vehicle speed, traffic volume, and the travel time in different directions of road segments simultaneously.
Experiments confirmed MapLSTM can not only achieve prediction for road segments based a large scale of GPS trajectories effectively but also have higher predicting accuracy than GPR and ConvLSTM.
Moreover, we demonstrate that MapLSTM can serve various applications in a lightweight way, such as cognizing driving preferences, learning navigation, and inferring traffic emissions.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wei, Xiaojuan& Li, Jinglin& Yuan, Quan& Chen, Kaihui& Zhou, Ao& Yang, Fangchun. 2019. Predicting Fine-Grained Traffic Conditions via Spatio-Temporal LSTM. Wireless Communications and Mobile Computing،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1212320
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wei, Xiaojuan…[et al.]. Predicting Fine-Grained Traffic Conditions via Spatio-Temporal LSTM. Wireless Communications and Mobile Computing No. 2019 (2019), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1212320
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wei, Xiaojuan& Li, Jinglin& Yuan, Quan& Chen, Kaihui& Zhou, Ao& Yang, Fangchun. Predicting Fine-Grained Traffic Conditions via Spatio-Temporal LSTM. Wireless Communications and Mobile Computing. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1212320
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1212320
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)