مهندسی ترافیک

مهندسی ترافیک

بهینه سازی تابلوهای هوشمند ترافیکی در اعلان چگالی جریان با استفاده از شبکه عصبی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 دانشیار راه وترابری، عضو هیت علمی دانشگاه علم و صنعت، تهران، ایران
2 کارشناس ارشد حمل و نقل، دانشگاه آزاد واحد علوم تحقیقات، تهران، ایران
3 دانشجو کارشناسی ارشد حمل و نقل، سازمان حمل ونقل و بار و مسافر شهرداری کرج
4 دانشجو کارشناسی ارشد حمل ونقل، دانشگاه آزاد واحد ملارد
5 دانشجو دکترای حمل ونقل، دانشگاه آزاد واحد علوم تحقیقات، تهران، ایران
چکیده
 بهره گیری از پیش بینی های کوتاه مدت ترافیک و استفاده از آن در مدیریت ترافیک، مسدودی-های محتمل را کاهش خواهد داد و با پایین آوردن زمان سفرها و مسافت طی شده توسط خودروها، باعث کاهش آلودگی صوتی، آلودگی هوا و همچنین هزینه های مصرفی سوخت خواهد شد. با دانستن تردد در ساعات مختلف و پیش بینی آن می توان مدیریت و برنامه ریزی بهتری برای معبرها شهری داشت در این مطالعه با استفاده از ارزیابی ترافیک به‌وسیله شبکه عصبی به ساخت مدلی پیش‌بینی ارزیابی ترافیک پرداخته شد. همچنین به ارزیابی فنی و منافع اقتصادی آن پرداخته می­شود.در این رابطه با استفاده شمارش تردد در بزرگراه‌های شهری و با استفاده مدل شبکه عصبی به پیش‌بینی ترافیک  شهر تهران پرداخته شده است، که این پردازش می‌تواند در تابلوهای هوشمند اعلان ترافیکی در جهت انحراف ترافیک راهنمای انجام دهد. در این مطالعه ،شبکه عصبی به عنوان یک ابزار برای پیشبینی تراکم جریان با دقتی مناسب r=0.93   صورت گرفت است. داده ها گذشته تردد به دلیل آنکه با پردازش دوربین توسط محقق صورت گرفته است. شبکه عصبی توان پیش­بینی براساس دادهای گذشته را دارد، بنابراین چنانچه از ابزارها هوشمند در محوری استفاده نشده باشد نمیتوان به پیش­بینی استفاده از آن پرداخت. در شبکه عصبی استفاده شد 4 متغیر ورودی ،تعطیلی روز،بارندگی، روز های هفته،ساعت تردد و خروجی مدل پیشبینی سرعت و تردد است، تعداد 10 نورون در لایه پنهان مورد استفاده قرار گرفت و در نهایت مدل عددی به صورت یک ماتریس عددی نمایش داده شد.
کلیدواژه‌ها

- نواداد, و. کاردان حلوایی, سیستم حمل و نقل هوشمند, سومین کنگره ملی مهندسی عمران. 1386, دانشگاه تبریز.
 
- پور باقر, شریف طهرانی، حاجی جعفری, بررسی و تحلیل اثرات اجرای ITS درکارایی سیستم حمل و نقل همگانی شهر مشهد، دومین همایش سیستم های حمل و نقل هوشمند جاده­ای. 1395، سازمان راهداری و حمل و نقل جاده ای.
 
- معاضدی, اخلاصی نیا، بررسی عملکرد و سطح سرویس تقاطعات هوشمند مجهز به سیستم کنترل مرکزی SCATS مطالعه موردی: تقاطع گلستان نور، کلانشهر اهواز، دومین همایش سیستم­های حمل­و­نقل هوشمند جاده ای. 1395، سازمان راهداری و حمل­و­نقل جاده ای.
 
- Bauza, R., J. Gozalvez, and J. Sanchez-Soriano. Road traffic congestion detection through cooperative vehicle-to-vehicle communications. in IEEE Local Computer Network Conference. 2010. IEEE.
 
- Fukumoto, J., et al. Analytic method for real-time traffic problems by using Contents Oriented Communications in VANET. in 2007 7th International Conference on ITS Telecommunications. 2007. IEEE.
- Dornbush, S. and A. Joshi. StreetSmart traffic: Discovering and disseminating automobile congestion using VANET's. in 2007 IEEE 65th Vehicular Technology Conference-VTC2007-Spring. 2007. IEEE.
 
- Morla, R., Vision of congestion-free road traffic and cooperating objects. Sentient Future Competition, 2005.
 
- Huang, D., S. Shere, and S. Ahn. Dynamic highway congestion detection and prediction based on shock waves. in Proceedings of the seventh ACM international workshop on VehiculAr InterNETworking. 2010. ACM.
 
- Pongpaibool, P., P. Tangamchit, and K. Noodwong. Evaluation of road traffic congestion using fuzzy techniques. in TENCON 2007-2007 IEEE Region 10 Conference. 2007. IEEE.
 
- Okutani, I. and Y.J. Stephanedes, Dynamic prediction of traffic volume through Kalman filtering theory. Transportation Research Part B: Methodological, 1984. 18(1): p. 1-11.
 
- Nicholson, H. and C. Swann, The prediction of traffic flow volumes based on spectral analysis. Transportation Research, 1974. 8(6): p. 533-538.
 
- Vlahogianni, E.I., M.G. Karlaftis, and J.C. Golias, Short-term traffic forecasting: Where we are and where we’re going. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 2014. 43: p. 3-19.
 
- Vlahogianni, E.I., J.C. Golias, and M.G. Karlaftis, Short‐term traffic forecasting: Overview of objectives and methods. Transport reviews, 2004. 24(5): p. 533-557.
 
- Chen, M. and S. Chien, Dynamic freeway travel-time prediction with probe vehicle data: Link based versus path based. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, 2001(1768): p. 157-161.
 
- Yang, F., et al., Online recursive algorithm for short-term traffic prediction. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, 2004(1879): p. 1-8.
 
- Guo, J., W. Huang, and B.M. Williams, Adaptive Kalman filter approach for stochastic short-term traffic flow rate prediction and uncertainty quantification. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 2014. 43: p. 50-64.
 
- Chang, G., et al., A summary of short-term traffic flow forecasting methods, in ICCTP 2011: Towards Sustainable Transportation Systems. 2011. p. 1696-1707.
 
- Lippi, M., M. Bertini, and P. Frasconi, Short-term traffic flow forecasting: An experimental comparison of time-series analysis and supervised learning. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2013. 14(2): p. 871-882.
 
- Lopez-Garcia, P., et al., A hybrid method for short-term traffic congestion forecasting using genetic algorithms and cross entropy. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2016. 17(2): p. 557-569.
 
- Shang, Q., et al., A hybrid short-term traffic flow prediction model based on singular spectrum analysis and kernel extreme learning machine. PLoS one, 2016. 11(8): p. e0161259.
 
- Lopez-Garcia, P., et al. Short-term traffic congestion forecasting using hybrid metaheuristics and rule-based methods: A comparative study. in Conference of the Spanish Association for Artificial Intelligence. 2016. Springer.
- Zheng, Z. and D. Su, Short-term traffic volume forecasting: A k-nearest neighbor approach enhanced by constrained linearly sewing principle component algorithm. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 2014. 43: p. 143-157.
 
- Polson, N.G. and V.O. Sokolov, Deep learning for short-term traffic flow prediction. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 2017. 79: p. 1-17.
 
- Lin, L., J.C. Handley, and A.W. Sadek, Interval Prediction of Short-Term Traffic Volume Based on Extreme Learning Machine and Particle Swarm Optimization. 2017.
 
- Yang, S., et al., Ensemble Learning for Short-Term Traffic Prediction Based on Gradient Boosting Machine. Journal of Sensors, 2017. 2017.
 
- Ling, X., et al. Short-term traffic flow prediction with optimized Multi-kernel Support Vector Machine. in Evolutionary Computation (CEC), 2017 IEEE Congress on. 2017. IEEE.
 
- Elhenawy, M., H.A. Rakha, and H. Chen. Traffic Stream Short-term State Prediction using Machine Learning Techniques. in VEHITS. 2016.
 
- Haykin, S., Neural networks: a comprehensive foundation. 1994: Prentice Hall PTR.
 
- Zhao, Z., et al., LSTM network: a deep learning approach for short-term traffic forecast. IET Intelligent Transport Systems, 2017. 11(2): p. 68-75.