Digitalni repozitorij raziskovalnih organizacij Slovenije

Izpis gradiva
A+ | A- | Pomoč | SLO | ENG

Naslov:Models for forecasting the traffic flow within the city of Ljubljana
Avtorji:ID Petelin, Gašper, Institut Jožef Stefan (Avtor)
ID Hribar, Rok, Institut Jožef Stefan (Avtor)
ID Papa, Gregor, Institut Jožef Stefan (Avtor)
Datoteke:URL URL - Izvorni URL, za dostop obiščite https://etrr.springeropen.com/articles/10.1186/s12544-023-00600-6
 
.pdf PDF - Predstavitvena datoteka, prenos (5,05 MB)
MD5: A7A63957C451546C7DC2A80B401C5069
 
Jezik:Angleški jezik
Tipologija:1.01 - Izvirni znanstveni članek
Organizacija:Logo IJS - Institut Jožef Stefan
Povzetek:Efficient traffic management is essential in modern urban areas. The development of intelligent traffic flow prediction systems can help to reduce travel times and maximize road capacity utilization. However, accurately modeling complex spatiotemporal dependencies can be a difficult task, especially when real-time data collection is not possible. This study aims to tackle this challenge by proposing a solution that incorporates extensive feature engineering to combine historical traffic patterns with covariates such as weather data and public holidays. The proposed approach is assessed using a new real-world data set of traffic patterns collected in Ljubljana, Slovenia. The constructed models are evaluated for their accuracy and hyperparameter sensitivity, providing insights into their performance. By providing practical solutions for real-world scenarios, the proposed approach offers an effective means to improve traffic flow prediction without relying on real-time data.
Ključne besede:traffic modeling, time-series forecasting, traffic-count data set, machine learning, model comparison
Status publikacije:Objavljeno
Verzija publikacije:Objavljena publikacija
Poslano v recenzijo:03.01.2023
Datum sprejetja članka:28.08.2023
Datum objave:07.09.2023
Založnik:Springer Nature
Leto izida:2023
Št. strani:str. 1-20
Številčenje:Vol. 15, article no. 30
Izvor:Švica
PID:20.500.12556/DiRROS-17091 Novo okno
UDK:656
ISSN pri članku:1866-8887
DOI:10.1186/s12544-023-00600-6 Novo okno
COBISS.SI-ID:163745027 Novo okno
Avtorske pravice:© The Author(s) 2023.
Opomba:Nasl. z nasl. zaslona; Opis vira z dne 8. 9. 2023;
Datum objave v DiRROS:28.09.2023
Število ogledov:761
Število prenosov:329
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
:
Kopiraj citat
  
Objavi na:Bookmark and Share


Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Gradivo je del revije

Naslov:European transport research review
Skrajšan naslov:Eur. transp. res. rev.
Založnik:Springer
ISSN:1866-8887
COBISS.SI-ID:520457241 Novo okno

Gradivo je financirano iz projekta

Financer:ARRS - Agencija za raziskovalno dejavnost Republike Slovenije
Številka projekta:P2-0098
Naslov:Računalniške strukture in sistemi

Financer:EC - European Commission
Program financ.:HE
Številka projekta:101077049
Naslov:Fleet and traffic management systems for conducting future cooperative mobility
Akronim:CONDUCTOR

Licence

Licenca:CC BY 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.sl
Opis:To je standardna licenca Creative Commons, ki daje uporabnikom največ možnosti za nadaljnjo uporabo dela, pri čemer morajo navesti avtorja.
Začetek licenciranja:07.09.2023

Sekundarni jezik

Jezik:Slovenski jezik
Ključne besede:modeliranje prometa, napovedovanje časovnih vrst, modeliranje količine prometa, strojno učenje, primerjava modelov


Nazaj