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机器学习算法有助于预测交通头痛

2019年11月4日
由:月桂凯尔纳
Sherry Li
伯克利实验室的研究员李雪利酒(来源:罗伊Kaltschmidt /伯克利实验室)

城市交通的周期性图案大致跟随 关联与典型的“朝九晚五”的工作时间表。然而,当事故发生时,流量模式被打乱。设计精确的交通流模型,使用过程中的事故,是交通工程师,世卫组织必须适应实时交通意外的场景是一个重大挑战。

一个团队劳伦斯伯克利国家实验室的计算机科学家与运输的加利福尼亚部门(交通局)工作使用的高性能计算(HPC)和机器学习,以帮助当事件发生时提高增加“交通局实时决策。这项研究是在共同完成同 加州合作伙伴先进的运输技术(路),澳门葡京投注网站(备用网站)的研究所交通研究(ITS)的一部分, 连接走廊,A合作项目的研究,开发和测试的综合走廊管理办法,在美国加州管理运输通道。

交通局和走廊连接,通过在加利福尼亚州试行实施系统 第i导频210。使用从市,县和国家级南加州合作伙伴的实时数据,我们的目标是通过执行跨辖区协调交通事件响应计划,以限制这些事件的负面影响,提高增长交通局的实时决策。 ESTA系统的第一次迭代将被部署在阿卡迪亚,杜阿尔特,蒙罗维亚和帕萨迪纳的城市在2020年,与围绕国家未来的部署计划。

“许多交通流预测方法存在的,每个人都可以在正确的情况下是有利的,”说雪利酒里,在伯克利实验室的计算研究部门(CRD)数学家。 “为了减轻依靠人工操作的疼痛有时WHO盲目地信任一个特别的模式,我们的目标是整合多个模型产生更加稳定和精确的流量预测。我们通过设计集成学习算法,结合不同子模型这样做。

集成学习是结合多样​​化学习者的(个别型号)的提高,对飞,稳定性和预测能力模型的艺术。 ESTA想到过气了很长时间研究探索了机器学习。有什么特别之处交通流量的时间曲线;流量测量的长期相关性,作为预测结果是来自单一模式不同。

在伯克利实验室,加州交通局合作,乐团模型考虑到子模型的相互依存和分配“的投股份”,以平衡他们的个人表现与他们的相互依赖。另外,模型集合预报性能值更近的比旧的历史业绩。在最后,将合并的模型比任何在预测精度和稳定性两者测试中使用的单模型的更好。

该项目的启动与伯克利实验室的实验室指导研究与发展(LDRD)计划提供资金。我们的目标是建立一个计算框架,使特定的运输HPC应用程序,并控制:如交通平衡的优化。系统开发团队由布莱恩·彼得森带领下,在系统开发经理负责管理路径连接走廊的系统开发团队。宏远战,宾州州立大学前的夏天伯克利实验室计算科学的学生,是一个主要贡献者连接走廊为这个研究工作。

实时数据,实时决策

从使用传感器在公路上交通局收集的数据加州,新颖的项目产生了一个15分钟的轧制基础上实现精确的预测算法。研究小组随后经过验证和综合使用实时交通数据的新算法使用连接走廊系统采集:在哪家火花mllib基于流式,实时交通数据中心 - 一个可伸缩的机器学习库 - 提供机器学习模型这可以在该框架中提出合奏学习使用。这项工作的具体实施是产生所预测的客流量在传感点在哪里目前在高速公路上流动。埃斯特可以用来把在高速公路出入口预测交通需求和交通在高速公路出口流向。

集成学习解决部分不同类型的交通车辆的问题;但是,它没有解决施工或事故引起的突然变化。研究小组应用在线(实时)学习技术来使算法只是从过去到不学习,而是为了适应沿着实时的方式新的交通条件。

可以组合使用这些技术更准确,及时地预测算法,并帮助交通实时交通管制,交通改道:比如,改变交通灯的配置,和其他纠正措施。

“该计划的第一个部署连接意在验证的概念和量化真实世界条件下的行驶时间,流量和延迟改进走廊,”彼得森说。 “这表明交通模型有显著的改善是可能的正在开发的交通管理策略。未来的部署是在规划阶段系统提供机会来不断改进和新的方法。“

除了李,彼得森和詹,其他捐款者这个项目包括伯克利实验室的研究员吴炯和加布里埃尔戈麦斯。

关于该项目的更多信息,请充分释放 这里.

媒体联系方式:

劳雷尔凯尔纳,  lkellner@lbl.gov,510-590-8034

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公司成立于1931年的信念,最大的科学挑战最好由小组讨论, 劳伦斯伯克利国家实验室 与科学家已经认识到与13个诺贝尔奖。今天,伯克利实验室的研究人员开发可持续能源和环境解决方案,创造有用的新材料,推进计算的前沿,探讨生活,物质的奥秘,宇宙。来自世界各地的科学家们依靠实验室为自己的发现科学设施。伯克利实验室是一个多重节目国家实验室,澳门葡京投注网站的美国管理科学的能源办公室的部门。

科学能源部办公室是在美国物理科学基础研究的单一最大支持者,并正在努力解决一些我们这个时代最紧迫的挑战。有关更多信息,请访问: energy.gov/science.