Resumen

La predicción del tiempo de viaje en autopista es una tecnología clave de los Sistemas Inteligentes de Transporte (ITS). Muchos estudiosos han descubierto que la función periódica desempeña un papel positivo en la mejora de la precisión de predicción de los modelos de predicción del tiempo de viaje. Sin embargo, muy pocos estudios han evaluado exhaustivamente el impacto de diferentes funciones periódicas en modelos estadísticos y de aprendizaje automático. En este trabajo, nuestro objetivo principal es evaluar el rendimiento de los seis modelos de predicción de tiempo de viaje de varios pasos por delante más utilizados (tres modelos estadísticos y tres modelos de aprendizaje automático). Además, comparamos el impacto de tres funciones periódicas en la predicción del tiempo de viaje para diferentes escalas temporales (5 minutos, 10 minutos y 15 minutos). Los resultados indican que las funciones periódicas pueden mejorar el rendimiento de predicción de los modelos de aprendizaje automático para predicciones con más de 60 minutos de antelación y mejorar la precisión de predicción con más de 30 minutos de antelación para los modelos estadísticos. Tres funciones periódicas muestran una ligera diferencia en la mejora de la precisión de predicción de los seis modelos de predicción. Para el mismo paso de predicción, el efecto de la función periódica es más evidente a un nivel más alto de agregación.

• Materias:Motores (Mecánica) Ingeniería del transporte Seguridad del transporte Planificación de ruta Capacidad de tráfico
• Subjects:Engines Transport engineering Transport safety Path planning Traffic capacity
• Palabras claves:modelos de aprendizaje automático, modelos de predicción del tiempo de viaje, funciones periódicas, precisión de la predicción, minuto, función periódica, modelos estadísticos, predicción del tiempo de viaje en autopista, sistemas de transporte inteligentes, diferentes funciones periódicas
• Keywords:machine learning models, travel time prediction models, periodic functions, prediction accuracy, minute, periodic function, statistical models, freeway travel time prediction, intelligent transportation systems, different periodic functions