[صفحه اصلی ]   [Archive] [ English ]  
:: صفحه اصلي :: درباره نشريه :: آخرين شماره :: تمام شماره‌ها :: جستجو :: ثبت نام :: ارسال مقاله :: تماس با ما ::
بخش‌های اصلی
صفحه اصلی::
اطلاعات نشریه::
برای نویسندگان::
آرشیو مجله و مقالات::
برای داوران::
تماس با ما::
امکانات پایگاه::
::
جستجو در پایگاه

جستجوی پیشرفته
..
دریافت اطلاعات پایگاه
نشانی پست الکترونیک خود را برای دریافت اطلاعات و اخبار پایگاه، در کادر زیر وارد کنید.
..
پایگاه های نمایه کننده







 
..
آمار سایت
تعداد مشاهده ی مقالات: 2768425

مقالات منتشر شده: 661
نرخ پذیرش: 73.64
نرخ رد: 17.66

میانگین دریافت تا تصمیم‌گیری اولیه: 5 تا 10 روز
میانگین دریافت تا پذیرش: 190 روز
____
..
:: دوره 14، شماره 2 - ( 9-1403 ) ::
دوره 14 شماره 2 صفحات 18-1 برگشت به فهرست نسخه ها
پیش‌بینی زمان سفر با یادگیری ماشین: رقابت رگرسیون خطی، رگرسیون چندمتغیره، جنگل تصادفی و شبکه عصبی عمیق
زهرا رضائی ، حسین آقامحمدی* ، محمدحسن وحیدنیا ، زهرا عزیزی ، سعید بهزادی
چکیده:   (604 مشاهده)
پیش‌بینی دقیق زمان‌سفر یکی از مسائل مهم در حوزه ترافیک و حمل‌و‌نقل است که می‌تواند به طور قابل توجهی بر زندگی روزمره افراد و سازمان‌ها تاثیر بگذارد. در این پژوهش، چهار روش مختلف یادگیری ماشین شامل رگرسیون خطی (LR)، رگرسیون چندمتغیره (MR)، رگرسیون جنگل تصادفی (RDR) و شبکه عصبی مصنوعی عمیق (DNN) برای پیش‌بینی زمان‌سفر آموزش داده شدند. هدف از این پژوهش پیش­بینی زمان‌سفر جهت استفاده در سیستم‌­های ترافیک هوشمند است و بهره‌­گیری و مقایسه چندین روش جدید شامل شبکه عصبی عمیق و رگرسیون جنگل تصادفی و همچنین دخیل نمودن پارامترهای جدید مانند وضعیت بارش، نرم جریان ترافیک، زمان و همچنین تصادفات و نقاط قفل ترافیکی نسبت به پژوهش‌­های دیگر، نوآوری و جامعیت این پژوهش نسبت با سایر مطالعات می‌باشد. در طراحی و اجرای این پژوهش از داده‌های واقعی ترافیک برگرفته از Google map استفاده و آنالیز گردید. این داده‌­ها شامل اطلاعاتی از جمله شرایط ترافیک، فصل سال، ساعت روز، وضعیت بارش جوی و ویژگی‌های مسیر می‌باشد. نتایج این پژوهش نشان می‌دهد که مدل DNN  با R2 برابر با 0.833 عملکرد خیلی خوبی را در بین مدل‌های مورد بررسی دارد. این مدل 0.833% واریانس داده‌ها را توضیح می‌دهد و توزیع باقیمانده‌ها در آن به طور نسبی مرکزی با میانگین صفر و توزیعی نزدیک به نرمال است. مدل رگرسیون خطی با R2 برابر با 0.615 عملکرد ضعیف‌تری نسبت به DNN دارد و 0.615% از واریانس داده‌ها را توضیح می‌دهد. و اما مدل رگرسیون جنگل تصادفی با R2 برابر با 0.955 در رقابت با DNN یکی از بهترین عملکردها را دارد و 0.955% از واریانس داده‌ها را توضیح می‌دهد. پارامترهای MSE و RMSE نیز جهت ارزیابی عملکرد مدل‌­ها استفاده شدند و نهایتا مقایسه چندبعدی بین مدل­‌ها صورت گرفت و مدل جنگل تصادفی کمترین مقادیر خطا را نتیجه داد. از آنجائی‌که در داده‌­های ترافیکی جمع‌­آوری شده، حوادث رانندگی و تبعا نقاط قفل ترافیکی در مدل‌ها نیز استفاده شده، و با لحاظ اینکه مدل رگرسیون جنگل تصادفی با وجود نویز و آنومالی نیز به طور موثرتری با داده‌ها تطبیق یافته می‌­یابند، مقدار R2 این مدل، از شبکه­‌های عصبی عمیق بدلیل داشتن ذات بیش‌­پردازشی، بالاتر حاصل شده‌است.
 
شماره‌ی مقاله: 1
واژه‌های کلیدی: زمان سفر، رگرسیون خطی، رگرسیون چند متغیره، جنگل تصادفی، یادگیری عمیق، شبکه عصبی عمیق
متن کامل [PDF 1585 kb]   (280 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: سامانه های اطلاعات مکانی
دریافت: 1403/4/28
فهرست منابع
1. Sheng Z, Lv Z, Li J, Xu Z. Deep spatial-temporal travel time prediction model based on trajectory feature. Computers and Electrical Engineering. 2023 Sep 1;110:108868. [DOI:10.1016/j.compeleceng.2023.108868]
2. Abdollahi M, Khaleghi T, Yang K. An integrated feature learning approach using deep learning for travel time prediction. Expert Systems with Applications. 2020 Jan 1;139:112864. [DOI:10.1016/j.eswa.2019.112864]
3. Bai M, Lin Y, Ma M, Wang P. Travel-time prediction methods: a review. InSmart Computing and Communication: Third International Conference, SmartCom 2018, Tokyo, Japan, December 10-12, 2018, Proceedings 3 2018 (pp. 67-77). Springer International Publishing. [DOI:10.1007/978-3-030-05755-8_7]
4. Fani, Amir Hossein, Naseri, Hamed, Golro, Amir. Modeling the travel time of urban roads using linear regression and time series methods. Traffic engineering, 1400; 1400(85): 21-30 (In Persian)
5. Zhao M, Zhang X, Appiah J, Fontaine MD. Travel Time Reliability Prediction Using Random Forests. Transportation Research Record. 2024 Mar;2678(3) [DOI:10.1177/03611981231182146]
6. Alzubaidi L, Zhang J, Humaidi AJ, Al-Dujaili A, Duan Y, Al-Shamma O, Santamaría J, Fadhel MA, Al-Amidie M, Farhan L. Review of deep learning: concepts, CNN architectures, challenges, applications, future directions. Journal of big Data. 2021 Dec;8:1-74. [DOI:10.1186/s40537-021-00444-8]
7. Talaei Khoei T, Ould Slimane H, Kaabouch N. Deep learning: Systematic review, models, challenges, and research directions. Neural Computing and Applications. 2023 Nov;35(31):23103-24. [DOI:10.1007/s00521-023-08957-4]
8. Rasa Izadi, Abrishmi, Seyyed Ehsan. Forecasting the traffic situation with machine learning algorithms for short-term and medium-term time horizons. Amirkabir Civil Engineering Journal. 2022 Jun 22;54(4):1503-20 (In Persian)
9. Wen Y, Wu R, Zhou Z, Zhang S, Yang S, Wallington TJ, Shen W, Tan Q, Deng Y, Wu Y. A data-driven method of traffic emissions mapping with land use random forest models. Applied Energy. 2022 Jan 1;305:117916. [DOI:10.1016/j.apenergy.2021.117916]
10. Tedjopurnomo DA, Bao Z, Zheng B, Choudhury FM, Qin AK. A survey on modern deep neural network for traffic prediction: Trends, methods and challenges. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. 2020 Jun 9;34(4):1544-61.
11. Peng H, Du B, Liu M, Liu M, Ji S, Wang S, Zhang X, He L. Dynamic graph convolutional network for long-term traffic flow prediction with reinforcement learning. Information Sciences. 2021 Nov 1;578:401-16 [DOI:10.1016/j.ins.2021.07.007]
12. Sayed SA, Abdel-Hamid Y, Hefny HA. Artificial intelligence-based traffic flow prediction: a comprehensive review. Journal of Electrical Systems and Information Technology. 2023 Mar 9;10(1):13. [DOI:10.1186/s43067-023-00081-6]
13. Yassin SS, Pooja. Road accident prediction and model interpretation using a hybrid K-means and random forest algorithm approach. SN Applied Sciences. 2020 Sep;2:1-3. [DOI:10.1007/s42452-020-3125-1]
14. Abdullah SM, Periyasamy M, Kamaludeen NA, Towfek SK, Marappan R, Kidambi Raju S, Alharbi AH, Khafaga DS. Optimizing traffic flow in smart cities: Soft GRU-based recurrent neural networks for enhanced congestion prediction using deep learning. Sustainability. 2023 Mar 29;15(7):5949. [DOI:10.3390/su15075949]
15. Yan, M., et al. (2022). "Deep learning in traffic flow forecasting: A review of methodologies and applications." Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 135, 103567.
16. Chen, C.M., Liang, C.C., Chu, C.P., 2020a. Long-term travel time prediction using gradient boosting. Journal of Intelligent Transportation Systems 24, 109-124. [DOI:10.1080/15472450.2018.1542304]
17. Li, H., Wang, Q., Xiong, W., 2021b. New model of travel-time prediction considering weather conditions: Case study of urban expressway. Journal of Transportation Engineering, Part A: Systems 147, 04020161. [DOI:10.1061/JTEPBS.0000491]
18. Muhammad I, Yan Z. SUPERVISED MACHINE LEARNING APPROACHES: A SURVEY. ICTACT Journal on Soft Computing. 2015 Apr 1;5(3).
19. Shaygan M, Meese C, Li W, Zhao XG, Nejad M. Traffic prediction using artificial intelligence: Review of recent advances and emerging opportunities. Transportation research part C: emerging technologies. 2022 Dec 1;145:103921. [DOI:10.1016/j.trc.2022.103921]
20. Aliahmadi A, Jafari-Eskandari M, Mozafari A, Nozari H. Comparing linear regression and artificial neural networks to forecast total productivity growth in Iran. International Journal of Information, Business and Management. 2016 Feb 1;8(1):93.
21. Wu HC. Fuzzy estimates of regression parameters in linear regression models for imprecise input and output data. Computational Statistics & Data Analysis. 2003 Feb 28;42(1-2):203-17 [DOI:10.1016/S0167-9473(02)00116-0]
22. Liaw A, Wiener M. Classification and regression by randomForest. R news. 2002 Dec 3;2(3):18-22.
23. Schonlau M, Zou RY. The random forest algorithm for statistical learning. The Stata Journal. 2020 Mar;20(1):3-29. [DOI:10.1177/1536867X20909688]
24. Bratsas C, Koupidis K, Salanova JM, Giannakopoulos K, Kaloudis A, Aifadopoulou G. A comparison of machine learning methods for the prediction of traffic speed in urban places. Sustainability. 2019 Dec 23;12(1):142. [DOI:10.3390/su12010142]
25. Rodriguez-Galiano V, Sanchez-Castillo M, Chica-Olmo M, Chica-Rivas MJ. Machine learning predictive models for mineral prospectivity: An evaluation of neural networks, random forest, regression trees and support vector machines. Ore Geology Reviews. 2015 Dec 1;71:804-18. [DOI:10.1016/j.oregeorev.2015.01.001]
26. Menze BH, Kelm BM, Masuch R, Himmelreich U, Bachert P, Petrich W, Hamprecht FA. A comparison of random forest and its Gini importance with standard chemometric methods for the feature selection and classification of spectral data. BMC bioinformatics. 2009 Dec;10:1-6. [DOI:10.1186/1471-2105-10-213]
27. Rithani M, Kumar RP, Doss S. A review on big data based on deep neural network approaches. Artificial Intelligence Review. 2023 Dec;56(12):14765-801. [DOI:10.1007/s10462-023-10512-5]
28. Kiliçarslan S, Celik M. RSigELU: A nonlinear activation function for deep neural networks. Expert Systems with Applications. 2021 Jul 15;174:114805. [DOI:10.1016/j.eswa.2021.114805]
29. B. Azman, S. Hussain, N. Azmi, M. Ghani and N. Norlen, Prediction of distant recurrence in breast cancer using a deep neural network, Rev. int. métodos numér. Cálc. diseño ing. (2022). Vol. 38, (1), https://www.scipedia.com/public/Azman_et_al_2021a [DOI:10.23967/j.rimni.2022.03.006]
30. Dhruv P, Naskar S. Image classification using convolutional neural network (CNN) and recurrent neural network (RNN): A review. Machine learning and information processing: proceedings of ICMLIP 2019. 2020:367-81. [DOI:10.1007/978-981-15-1884-3_34]
31. Lee K, Eo M, Jung E, Yoon Y, Rhee W. Short-term traffic prediction with deep neural networks: A survey. IEEE Access. 2021 Apr 5;9:54739-56. [DOI:10.1109/ACCESS.2021.3071174]
32. Khajeh Hosseini M, Talebpour A. Traffic prediction using time-space diagram: a convolutional neural network approach. Transportation Research Record. 2019 Jul;2673(7):425-35. [DOI:10.1177/0361198119841291]
33. Jiang W, Luo J. Graph neural network for traffic forecasting: A survey. Expert systems with applications. 2022 Nov 30;207:117921. [DOI:10.1016/j.eswa.2022.117921]
34. Trapsilawati F, Wijayanto T, Jourdy ES. Human-computer trust in navigation systems: Google maps vs Waze. Communications in Science and Technology. 2019 Jul 14;4(1):38-43. [DOI:10.21924/cst.4.1.2019.112]
35. Jiber M, Lamouik I, Ali Y, Sabri MA. Traffic flow prediction using neural network. In2018 International Conference on Intelligent Systems and Computer Vision (ISCV) 2018 Apr 2 (pp. 1-4). [DOI:10.1109/ISACV.2018.8354066]
36. Serin F, Alisan Y, Kece A. Hybrid time series forecasting methods for travel time prediction. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications. 2021 [DOI:10.1016/j.physa.2021.126134]
37. Narayanan S, Chaniotakis E, Antoniou C. Factors affecting traffic flow efficiency implications of connected and autonomous vehicles: A review and policy recommendations. Advances in Transport Policy and Planning. 2020 Jan 1;5:1-50. [DOI:10.1016/bs.atpp.2020.02.004]
38. Das D. Exploring the linkage between human factors and road geometric elements influencing the road traffic accidents on the national roads of South Africa. InCanadian Society of Civil Engineering Annual Conference 2021 May 26 (pp. 15-29). Singapore: Springer Nature Singapore. [DOI:10.1007/978-981-19-1065-4_2]
39. https://ucivil.ir/%D8%A2%D8%B4%D9%86%D8%A7%DB%8C%DB%8C-%D8%A8%D8%A7-%D8%AD%D8%AC%D9%85-%D8%AA%D8%B1%D8%A7%D9%81%DB%8C%DA%A9-%D8%AE%DB%8C%D8%A7%D8%A8%D8%A7%D9%86-%D8%A8%D9%87-%D9%87%D9%85%D8%B1%D8%A7%D9%87-%D9%85%D8%AB/
40. Kim C, Park YS, Sang S. Spatial and temporal analysis of urban traffic volume. InESRI International User Conference, San Diego, CA. Accessed October 2008 Aug (Vol. 10, p. 2013).
41. https://www.google.com/maps
ارسال پیام به نویسنده مسئول

ارسال نظر درباره این مقاله
نام کاربری یا پست الکترونیک شما:

CAPTCHA



XML   English Abstract   Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

rezaee Z, Aghamohammadi H, Vahidnia M H, Azizi Z, Behzadi S. Travel time prediction with machine learning: competition of linear regression, multivariate regression, random forest and deep neural network. JGST 2024; 14 (2) : 1
URL: http://jgst.issgeac.ir/article-1-1197-fa.html

رضائی زهرا، آقامحمدی حسین، وحیدنیا محمدحسن، عزیزی زهرا، بهزادی سعید. پیش‌بینی زمان سفر با یادگیری ماشین: رقابت رگرسیون خطی، رگرسیون چندمتغیره، جنگل تصادفی و شبکه عصبی عمیق. علوم و فنون نقشه برداری. 1403; 14 (2) :1-18

URL: http://jgst.issgeac.ir/article-1-1197-fa.html



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
دوره 14، شماره 2 - ( 9-1403 ) برگشت به فهرست نسخه ها
نشریه علمی علوم و فنون نقشه برداری Journal of Geomatics Science and Technology