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アイテム
Forecasting Road Traffic Volume Using Temporal-Only Time Series Models
http://hdl.handle.net/10061/0002001260
http://hdl.handle.net/10061/0002001260cba90631-e067-4628-b0eb-de3b26d51a49
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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fulltext (1.7 MB)
Download is available from 2027/6/19.
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| アイテムタイプ | 会議発表論文 / Conference Paper(1) | |||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2025-11-05 | |||||||||||||
| 日付 | ||||||||||||||
| 日付 | 2027-06-19 | |||||||||||||
| 日付タイプ | Available | |||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||
| タイトル | Forecasting Road Traffic Volume Using Temporal-Only Time Series Models | |||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||
| 言語 | eng | |||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||
| 主題 | Road traffic prediction | |||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||
| 主題 | LSTM | |||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||
| 主題 | Residual LSTM | |||||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||||||
| アクセス権 | ||||||||||||||
| アクセス権 | embargoed access | |||||||||||||
| 著者 |
Desta, Araya Kibrom
× Desta, Araya Kibrom
× 新井, イスマイル
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| 抄録 | ||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||||||||||
| 内容記述 | Predicting road traffic in road networks is essential for alleviating congestion and enhancing traffic flow efficiency. This study presents a traffic volume prediction model trained using time-series data collected from loop detectors installed at three junctions in Istanbul, Turkey. The detectors record vehicle counts, providing the historical data used to train a residual LSTM model designed to forecast vehicle volumes 15 minutes into the future. The proposed model achieved an average mean absolute error of 0.26 across multiple loop detectors, demonstrating its effectiveness in accurately predicting short-term traffic volumes. | |||||||||||||
| 書誌情報 |
en : Proceedings 2025 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops and other Affiliated Events PerCom Workshops p. 373-378, ページ数 6, 発行日 2025-06-19 |
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| 会議情報 | ||||||||||||||
| 会議名 | PerCom 2025, 2025 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops and other Affiliated Events (PerCom Workshops) | |||||||||||||
| 主催機関 | IEEE Computer Society | |||||||||||||
| 開始年 | 2025 | |||||||||||||
| 開始月 | 03 | |||||||||||||
| 開始日 | 17 | |||||||||||||
| 終了年 | 2025 | |||||||||||||
| 終了月 | 03 | |||||||||||||
| 終了日 | 21 | |||||||||||||
| 開催期間 | 2025-03-17-2025-03-21 | |||||||||||||
| 開催会場 | Walter E. Washington Convention Center | |||||||||||||
| 開催地 | Washington DC, USA | |||||||||||||
| 開催国 | USA | |||||||||||||
| 出版者 | ||||||||||||||
| 出版者 | IEEE | |||||||||||||
| ISSN | ||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | EISSN | |||||||||||||
| 収録物識別子 | 2766-8576 | |||||||||||||
| 出版者版DOI | ||||||||||||||
| 関連タイプ | isVersionOf | |||||||||||||
| 識別子タイプ | DOI | |||||||||||||
| 関連識別子 | https://doi.org/10.1109/PerComWorkshops65533.2025.00094 | |||||||||||||
| 出版者版URI | ||||||||||||||
| 関連タイプ | isVersionOf | |||||||||||||
| 識別子タイプ | URI | |||||||||||||
| 関連識別子 | https://ieeexplore.ieee.org/document/11038604 | |||||||||||||
| 権利 | ||||||||||||||
| 権利情報 | © 2025 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses, in any current or future media, including reprinting/republishing this material for advertising or promotional purposes, creating new collective works, for resale or redistribution to servers or lists, or reuse of any copyrighted component of this work in other works. 出版社許諾条件により、本文は2027年6月19日以降に公開 | |||||||||||||
| 著者版フラグ | ||||||||||||||
| 出版タイプ | AM | |||||||||||||
| 助成情報 | ||||||||||||||
| 助成機関名 | Japan Science and Technology Agency (JST) | |||||||||||||
| 研究課題番号 | 24836733 | |||||||||||||
| 研究課題名 | 多様データ入力深層学習による交通渋滞予測と信号制御最適化の実証 (TRALICO) | |||||||||||||
