Városi járműforgalom térbeli becslése kernel módszerek segítségével = Spatial Estimation of Urban Vehicle Traffic Using Kernel Methods

Varga, Balázs and Tettamanti, Tamás (2021) Városi járműforgalom térbeli becslése kernel módszerek segítségével = Spatial Estimation of Urban Vehicle Traffic Using Kernel Methods. KÖZLEKEDÉSTUDOMÁNYI SZEMLE : A KÖZLEKEDÉSTUDOMÁNYI EGYESÜLET TUDOMÁNYOS FOLYÓIRATA, 71 (5). pp. 37-43. ISSN 0023-4362 (nyomtatott); 2732-0316 (elektronikus)

Preview

Text 37_PDFsam_KTSZ_2021_05.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial No Derivatives. Download (312kB) | Preview

Abstract

A modern, intelligens forgalomirányító rendszerek számára a közlekedési hálózat minél pontosabb valós idejű ismerete szükséges. A bemutatott módszer segítségével a detektorok nélküli útszakaszok forgalomnagysága is megbecsülhető. The authors investigated methods that can be used to estimate traffic volumes on unmeasured road segments. To this end, a new distance metric has been developed based on the traffic volumes measured in different cross-sections. Based on the time series of the detectors, measured in the past, their similarity can be quantified. By transforming the pairwise similarities thus obtained, they become suitable for the spatial estimation of vehicle traffic. Using this metric, two kernel-based methods have been presented. Die Autoren untersuchten Methoden, mit denen sich das Verkehrsaufkommen auf den Straßenabschnitten, wo keine Messungen durchgeführt werden, abschätzen lässt. Zu diesem Zweck wurde eine neue Distanzmetrik entwickelt, die auf den in verschiedenen Querschnitten gemessenen Verkehrsmengen basiert. Anhand der in der Vergangenheit gemessenen Zeitreihen der Detektoren kann deren Ähnlichkeit quantifiziert werden. Durch Transformation der so erhaltenen paarweisen Ähnlichkeiten werden sie für die räumliche Schätzung des Fahrzeugverkehrs geeignet. Unter Verwendung dieser Metrik wurden zwei Kernel-basierte Methoden vorgestellt.

Actions (login required)

Edit Item