Resumen

La identificación y análisis de los patrones dinámicos de tráfico espaciotemporales en las redes viales de la ciudad constituyen un proceso crucial para la gestión y control del tráfico complejo. Sin embargo, los datos de tráfico a escala de la ciudad y sincrónicos plantean desafíos para este tipo de cuantificación, especialmente durante las horas pico. Los estudios tradicionales se basan en datos de detectores viales o múltiples sistemas de comunicación, los cuales están limitados no solo en acceso sino también en cobertura. Para evitar estas limitaciones, introducimos mapas digitales de condiciones de tráfico en tiempo real como nuestra entrada. Los mapas digitales mantienen la información de tráfico urbano espaciotemporal en su naturaleza y están abiertos al acceso. Los colores de los píxeles representan las condiciones de tráfico en los segmentos de carretera correspondientes. Proponemos un método basado en autoencoders convolucionales apilados para extraer un vector de características de baja dimensión para cada entrada. Calculamos y analizamos las distancias entre los vectores

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Identificación; Análisis; Patrones de tráfico dinámicos espaciotemporales; Redes viales de toda la ciudad; Gestión del tráfico; Control
• Keywords:Identification; Analysis; Spatiotemporal dynamic traffic patterns; Citywide road networks; Traffic management; Control