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作者:上海快三注册发布时间:2019年12月06日 08:00:37  【字号:      】

劳伦斯伯克利国家实验室利用集成学习算法 实时准确预测交通流量

容东安置区将实现5G全覆盖

该项目利用Caltrans传感器从加州高速公路上收集而来的数据,好运快三产生了新颖的算法,能够在15分钟的循环制基础上,进行准确预测。然后,该团队利用Connected Corridors系统收集的实时交通数据,验证并集成了该新算法。Connected Corridors系统是一个实时交通数据中心,可扩展机器学习库Spark Mllib,Spark Mllib会提供机器学习模型,可以在集成学习框架中使用此类模型。该研究的具体成果是在高速公路上安装传感器的地方预测了交通流量,进而能够预测高速公路入口的交通流量需求以及高速出口的交通流量。

在伯克利大学实验室与Caltrans的合作项目中,该集成模型考虑了各个子模型之间的相互依赖性,并且分配了“投票份额”以平衡个体的性能和相互依赖性。相对于对较老历史的预测性能,该模型更看重对最近时间段的预测性能。最后,该合成模型在预测精度和稳定性方面优于测试中使用的任何单一模型。

容东片区安置住房项目总用地面积约393公顷,分为八个单元共28宗土地,本次供地为其中的22个宗地。项目地上总建筑面积约600万平方米。建设内容除安置住房外,还包括中小学、幼儿园、社区中心、公交场站、体育设施、公园绿地等功能设施,将同步建设实施。

伯克利大学计算研究部(CRD)数学家Sherry Li表示:“其实有很多种交通流量预测方法,而且每一种在适当的情况下都可发挥作用。为了减轻人工操作员(有些人有时会盲目信任某个特定模型)的负担,我们的目标是整合多个模型,以更稳定、准确地预测交通流量。为此,我们设计了一个结合不同子模型的集成学习(ensemble-learning)算法。”

集成学习部分解决了交通中有不同类型车辆的问题,但是没有解决因施工或事故突然导致的交通变化问题。该研究小组利用在线(实时)学习技术,使该算法不仅能够学习过去的情况,还能够沿路实时适应新的交通状况。

Caltrans和Connected Corridors正在洛杉矶县I-210试点实施该系统。研究人员采用南加州市、县和州的实时数据,目标是通过执行经过协调的多司法管辖区交通事故响应计划,以限制交通事故的负面影响,提高Caltrans的实时决策能力。该系统的首个版本将于2020年部署于阿卡迪亚、杜阿尔特、蒙罗维亚和帕萨迪纳等城市,并计划部署到该州的各地。

为实现整体建筑风貌协调,中博棋牌本次土地出让采用带概念设计方案的方式,概念设计方案严格遵循省政府对于容东片区控制性详细规划的批复要求,坚持中西合璧、以中为主、古今交融的理念,致力于弘扬中华优秀传统文化,保留中华文化基因,体现中华传统经典建筑元素,彰显地域文化特色。

该算法还可以与上述技术相结合,以更准确、更及时地预测交通,并有助于实时控制交通,如改变交通路线、改变交通灯配置等纠正措施。

集成学习是一种将不同的学习者(单个模型)组合在一起,五分时时彩开奖查询以提高该模型的稳定性和预测能力的技术。长期以来,机器学习研究人员一直在研究该技术。交通流量的特殊之处在于具备时间性;交通流量的测量值会随着时间变化而变化,不同的单个模型的预测结果也是如此。




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