Arterial Travel Time Prediction with State-Space Neural Networks under Time-variant Turn Movements
محل انتشار: هشتمین کنگره بین المللی مهندسی عمران
سال انتشار: 1388
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,576
فایل این مقاله در 8 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICCE08_1042
تاریخ نمایه سازی: 28 آبان 1387
چکیده مقاله:
Short term travel time prediction on urban arterials is an important component of Advanced Traveler Information Systems (ATIS) and Advanced Traffic Management Systems (ATMS). It can also be a key input to evacuation and emergency responses. This study presents robust travel time prediction models that work efficiently for time-variant turn movement shares in both congested and non-congested conditions that urban arterials typically experience throughout the day and/or during special events. The state-space notion of traffic processes was found useful and State-Space Neural Network models are proposed. Models were developed for travel time prediction on links, arterials, and routes (multiple links on different arterials). Mean absolute percentage errors of modeled travel times on arterilas for through, left, and right movements ranged between 12.3% and 34.6% for testing data sets. For routes, the MAPE ranged between 8.5 and 10%.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Ghassan Abu-Lebdeh
Department of Civil Engineering, American University of Sharjah
Timothy J. Likens
Well + Associates, Novi, Michigan, USA
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :