현대 교통의 복잡성 예측

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교통 예측을위한 핵심 딥 학습 아키텍처

재전류 신경망 및 LSTM

Recurrent Neural Networks (RNNs)는 시간 시리즈 트래픽 데이터를 위해 자연적 인 적합을 만들기 위해 순차적 데이터를 처리하도록 설계되었습니다. 그러나 vanilla RNNs는 장거리 의존성을 배우는 능력이 제한하는 바닐라 유자로부터 고통 받고 있습니다. Long Short-Term Memory (LSTM) 네트워크는 수백 시간의 단계에 대한 정보를 저장할 수있는 게이트 메모리 셀을 통해이 제한을 극복합니다. 트래픽 예측 시스템은 일반적으로 다중 온도에서 패턴을 캡처하는 LSTM 레이어를 사용하여 일일 온도 측정을 측정합니다.[1], 즉, ], ,[1]],[1]],[1]],[1]],[1]]],[1],[]]]]]]],[[]]]],[[]]]]]]],[[[[[]]]]]]]]]]]]]],[[[[[[[[[[[[[[[[[[]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]

Spatial 패턴에 대한 복잡한 신경 네트워크

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변압기 모형과 주의 기계장치

최근, 변압기 아키텍처 - 원래 자연 언어 처리에 대 한 개발 - 트래픽 예측에 대 한 적응 되었습니다. 자체 유지 메커니즘은 모든 시간 단계의 중요성을 무게를 증가 하 고 예측을 만들 때 모든 공간 위치의 중요성을 증가 하는 모델, RNN의 순차적 처리 제약 없이. 이 변압기는 특히 장거리 의존성 및 급격한 무효 이벤트를 캡처 하기 위해 효과적인. Autoformer[FLT:[FLT:][[FLT:]]:[FLT:]:[FLT:]]:[FLT:]]:[FLT:]]:[FLT:]]:[FLT]]:[FLT:]]]]:[FLT:]]:[FLT:]:]:[FLT:[FLT:]]]:[FLT:]:[FLT:[FLT:[FLT:]:[FLT:[FLT:[FLT:]]]]]]]]:[FLT:[FLT:[FLT:[FLT:[FLT:[FLT:[FLT:]:[F

실시간 예측을 위한 Robust Data Pipeline 구축

딥러닝 모델은 데이터가 소비하는 것과 같기 때문에 좋습니다. 실시간 트래픽 예측 시스템을 구축하면 소화, 청정 및 이진 소스에서 스트리밍 데이터를 변환하는 파이프라인이 필요합니다.

  • 센서 데이터 - 유도 루프, 레이더, 리다르는 차량 카운트와 고정 지점에서 속도를 제공합니다.
  • GPS probes - 네비게이션 앱과 함대 차량에서 차량 데이터가 연속 주행 시간을 제공합니다.
  • Weather feeds - 예측, 가시성, 온도는 직접 운전 행동에 영향을 미칩니다.
  • 이벤트 캘린더 — 연주회, 스포츠 게임, 휴일은 예측 가능한 서지 만들기.

아파치는 아파치의 기본 설정값을 설명한다. 이때는 아파치는 기본적으로 아파치의 가장 작은 부분에서 사용한다. 이때는 아파치는 아파치의 가장 작은 부분에서 가장 작은 부분에서 사용한다. 이때는 아파치는 기본적으로 아파치의 가장 작은 부분에서 아파치의 가장 작은 부분에서 나온다. 이때는 아파치의 가장 작은 부분에서 아파치의 가장 작은 부분에서 나온다. 이때는 아파치의 가장 작은 부분에서 가장 작은 부분에서 나온다. 이때는 아파치의 가장 작은 부분에서 가장 작은 부분에서 가장 작은 부분에서 가장 작은 부분에서 가장 작은 부분에서 나온다.

교육 및 평가 교통 예측 모델

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Hyperparameter tuning는 Bayesian 최적화 또는 그리드 검색으로 수행 할 수 있습니다. 주요 hyperparameters에는 CNNs, 학습 속도 및 시퀀스 길이의 필터의 수, LSTM 레이어의 수를 포함. 일반적인 연습은 지나치게 방지하기 위해 검증 손실에 일찍 멈추는 것입니다 - 매개 변수의 수백만과 깊은 모델은 너무 많은 epochs를 훈련하는 경우 역사적인 패턴을 기억하는 것입니다. 큰 도시에 사전 훈련 된 모델에서 학습을 이동 [Fhang]에 의해 더 작은 데이터가 발생할 수 있습니다.[Fhang] [Fhang]

실시간 Inference 및 Deployment 전략

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도시 이동성 및 미래 동향에 대한 영향

Deep Learning-driven 트래픽 예측은 이미 지능형 교통 신호 제어 및 동적 경로 권고를 가능하게함으로써 파일럿 도시에 10 ~ 20 %로 여행 시간을 줄입니다. 실시간 예측은 비상 사태를 재구축하고 혼잡 주변의 화재 엔진을 안전하게 복원 할 수 있습니다. [[FLT :0]]] 자율 차량[[FLT :1]]이 모델은 차량 경로 플래너로 직접 예측을 공급하고 안전과 효율성을 향상시킵니다. Edge 배포는 자체적으로 작동하며, 차량 내부의 충돌을 방지하고 차량 내부의 충돌을 방지 할 수 있습니다.

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