Dự đoán lưu lượng giao thông ngắn hạn: các phương pháp tham số và phi tham số thông qua học tập cảm xúc theo sự khác biệt tạm thời

Neural Computing and Applications - Tập 23 - Trang 141-159 - 2012
Javad Abdi1, Behzad Moshiri2, Baher Abdulhai3, Ali Khaki Sedigh4
1Department of Electrical and Computer Engineering, Science and Research Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran
2Control and Intelligent Processing Center of Excellence, School of Electrical and Computer Engineering, University of Tehran, Tehran, Iran
3Toronto Intelligent Transportation Systems Centre and Testbed, Department of Civil Engineering, University of Toronto, Toronto, Canada
4Department of Electrical Engineering, K. N. Toosi University of Technology, Tehran, Iran

Tóm tắt

Thông tin từ các trường hợp thực tế và hệ thống động lực phức tạp tự nhiên như lưu lượng giao thông thường được xác định bởi các chuyển động không đều. Tiếp cận động lực học phi tuyến hỗn loạn hiện nay là công cụ mạnh mẽ nhất cho các nhà khoa học trong việc xử lý các phức tạp trong thực tế, và mạng nơ-ron cùng với các mô hình mờ nơ-ron được sử dụng rộng rãi nhờ khả năng mô hình hóa phi tuyến của các hệ thống hỗn loạn hơn các phương pháp truyền thống. Như đã đề cập, các điều kiện lưu lượng giao thông đã khiến các giá trị dự báo lưu lượng giao thông thiếu tính ổn định và độ chính xác. Trong bài báo này, dự đoán lưu lượng giao thông được phân tích từ góc nhìn của các khái niệm cảm xúc và hệ thống đa tác nhân (MASs) như một phương pháp mới trong lĩnh vực này. Các phát hiện cho phép các nhà nghiên cứu phát triển một phương pháp dự đoán theo đối tượng hoàn toàn mới. Kiến trúc của nó dựa trên sự khác biệt tạm thời (TD) Q-learning với một cấu trúc mờ nơ-ron, là phương pháp phi tham số. Hiệu suất của TD Q-learning được cải thiện bởi học tập cảm xúc. Phương pháp đề xuất dựa trên điều kiện hiện tại và hành động của hệ thống theo các tiêu chí có thể dự đoán tín hiệu giao thông để đạt được mục tiêu trong khoảng thời gian tối thiểu. Khả năng của thuật toán học được trình bày để dự đoán lợi ích từ các hành động trong tương lai và nhận phần thưởng từ kinh nghiệm trong quá khứ cho phép thuật toán TD Q-learning cảm xúc cải thiện các quyết định của nó cho các hành động tốt nhất có thể. Thêm vào đó, để nghiên cứu trong một tình huống thực tế hơn, các hành vi mờ nơ-ron có thể được mô hình hóa bởi MAS. Phương pháp đề xuất (phương pháp thông minh/phi tham số) được so sánh với phương pháp tham số, phương pháp trung bình động tích hợp tự hồi quy (ARIMA), được thực hiện bởi mạng nơ-ron nhiều lớp và gọi là ARIMANN. Tại đây, ARIMANN được cập nhật qua hồi truyền và hồi truyền theo sự khác biệt tạm thời lần đầu tiên. Kết quả mô phỏng cho thấy dự đoán viên được nghiên cứu có thể tìm ra dự đoán tối ưu thông qua thuật toán Q-learning. Khó khăn trong việc xử lý bằng các phương pháp tham số và cổ điển, các tín hiệu lưu lượng giao thông thực tế được sử dụng để điều chỉnh các thuật toán được lấy từ một con đường hai làn I-494 ở Minnesota City.

Từ khóa

#lưu lượng giao thông #dự đoán #hệ thống đa tác nhân #học tập cảm xúc #động lực học phi tuyến hỗn loạn #mạng nơ-ron #mô hình mờ nơ-ron

Tài liệu tham khảo

Abdi J, Fatourechi M, Lucas C, Sedigh AK, Famil Khalili GH (2004) Control of multivariable systems based on emotional temporal difference learning controller. Int J Eng Natl Centre Sci Res 17(4):363–376 Abdi J, Rashidi F, Lucas C, Sedigh AK (2005) The role of context in emotional temporal difference learning and its applications in control. J Sci Technol Sharif Univ Technol 30:13–21 Abdulhai B, Porwal H, Recker W (2002) Short term traffic-flow forecasting using neuro-genetic algorithms. J Intell Transp Syst Technol Plann Oper 7(1):3–41 Ahmed MS, Cook AR (1979) Analysis of freeway traffic time-series data by using Box-Jenkins techniques. Transp Res Rec 722:1–9 Al-Saba T, El-Amin I (1999) Artificial neural networks as applied to long-term demand forecasting. Artif Intell Eng 13:189–197 Balkenius C, Moren J (2000) A computational model of context processing. In: Meyer JA, Berthoz A, Floreano D, Roitblat HL, Wilson SW (eds) From animals to animats 6: proceedings of the 6th international conference on the simulation of adaptive behaviour. MIT Press, Cambridge Berenji HR, Khedkar P (1992) Learning and tuning fuzzy logic controller through reinforcements. IEEE Trans Neural Netw 3:724–740 Box GEP, Jenkins GM (1976) Time series analysis: forecasting and control, 2nd edn. Holden Day, San Francisco Cao L, Hong Y, Fang H, He G (1995) Predicting chaotic time series with wavelet networks. Physica D: Nonlinear Phenom 85(1–2):225–238 Cetin M, Comert G (2006) Short-term traffic flow prediction with regime switching models. Transp Res Rec 1965:23–31 Chen HB, Grant-Muller S (2001) Use of sequential learning for short term traffic-flow predicting. Transp Res Part C 9(5):319–336 Cheng CT, Ou CP, Chau KW (2002) Combining a fuzzy optimal model with a genetic algorithm to solve multiobjective rainfall-runoff model calibration. J Hydrol 268(1–4):72–86 Denton JW (1995) How good are neural networks for causal forecasting. J Bus Forecast Methods Syst 14(2):17–20 Dong H, Jia L, Sun X, Li C, Qin Y (2009) Road traffic-flow forecasting with a time-oriented ARIMA Model. In: Proceedings of the fifth international joint conference on INC, IMS and IDC, 1649–1652 Faruk DO (2010) A hybrid neural network and ARIMA model for water quality time series prediction. Eng Appl Artif Intell 23:586–594 Fatourechi M, Lucas C, Sedigh AK (2001) Reducing control effort by means of emotional learning. In: Proceedings of the 9th Iranian conference on electrical engineering, Iran, 41-1 to 41-8 Fishman GS (1971) Estimating sample size in computing simulation experiments. Manage Sci 18(1):21–38 Gholipour A, Abbaspour A, Lucas C, Araabi BN, Fatourechi M (2003) Enhancing the performance of neuro-fuzzy predictors by emotional learning algorithm. Informatica 27(2):165–174 http://www.d.umn.edu/~tkwon/TDRLSoftware/TravelTimeMetroTC.msi (online) Hwang HP (2001) Insights into neural-network forecasting time series corresponding to ARMA (p; q) structures. Omega 29:273–289 Hwang JN, Moon S (1991) Temporal difference method for multi-step prediction: application to power load forecasting. First International Forum on Applications of Neural Networks to Power Systems, USA, pp 41–45 Jaakkola T, Jordan MI, Singh SP (1994) On the convergence of stochastic iterative dynamic programming algorithms. Neural Comput 6:1185–1201 Jiang X, Adeli H (2005) Dynamic wavelet neural network model for traffic flow forecasting. J Transp Eng 131(10):771–779 Kaastra I, Boyd M (1996) Designing a neural network for forecasting financial and economic time series. Neurocomputing 10(3):215–236 Karlaftis MG, Vlahogianni EI (2009) Memory properties and fractional integration in transportation time-series. Transp Res Part C Emerg Technol 17(4):444–453 Kentridge RW, Aggleton JP (1990) Emotion: sensory representations, reinforcement and the temporal lobe. Cogn Emot 4:191–208 Li B, De Moor B (2002) Identification of influential observations on total least squares estimate. Linear Algebra Appl 348:23–39 Lin CT, Lee CSG (1991) Neural-network based fuzzy logic control and decision system. IEEE Trans Comput 40(12):1320–1327 Maes P (1991) Designing autonomous agents: theory and practice from biology to engineering and back. The MIT press, London Markham IS, Rakes TR (1998) The effect of sample size and variability of data on the comparative performance of artificial neural networks and regression. Comput Oper Res 25:251–263 Messer CJ (1993) Advanced freeway system ramp metering strategies for Texas. TTI Research Report 1232–23. Texas Transportation Institute, College Station Mitchell TM (1997) Machine learning. McGraw-Hill, New York Okutani I, Stephanedes YJ (1984) Dynamic forecasting of traffic volume through Kalman filtering theory. Transp Res Part B 18(1):1–11 Ong CS, Huang JJ, Tzeng GH (2005) Model identification of ARIMA family using genetic algorithms. Appl Math Comput 164(3):885–912 Pai PF, Lin CS (2005) A hybrid ARIMA and support vector machines model in stock price forecasting. Omega 33(6):497–505 Park B (2002) Hybrid neuro-fuzzy application in short term freeway traffic volume predicting. Transp Res Rec 1802:190–196 Rashidi F, Rashidi M, Hashemi-Hosseini A (2003) Emotional temporal difference learning based intelligent controller. In: Proceedings of the IEEE conference on control applications, 1:341–346 Roger J (1993) ANFIS: adaptive-network-based fuzzy inference system. IEEE Trans Syst Man Cybern 23(3):665–685 Rojas I, Valenzuela O, Rojas F, Guillen A, Herrera LJ, Pomares H, Marquez L, Pasadas M (2008) Soft-computing techniques and ARMA model for time series prediction. Neurocomputing 71:519–537 Rolls ED (1998) The brain and emotion. Oxford University Press, Oxford Rummery GA, Niranjan M (1994) On-line q-learning using connectionist systems. Cambridge University Engineering Department Technical Report CUED/F-INFENG/TR 166 Russel S, Norwig P (1995) A modern approach to artificial intelligence. Prentice-Hall, Englewood Cliffs Russel S, Norwig P (2003) Artificial intelligence—a modern approach, 2nd edn. Pearson Education, Inc., New Jersey SAS 9 (2004) Equations for the smoothing models, Jan. 2004. http://support.sas.com/91doc/getDoc/hpfug.hlp/hpfdet_sect7.htm Schriber TJ, Andrews RW (1984) ARMA-based confidence intervals for simulation output analysis. Am J Math Manage Sci 4(3–4):345–373 Sharda R, Patil RB (1990) Neural networks as forecasting experts: an empirical test. In: Proceedings of the International joint conference on neural networks, Washington, DC, 2:491–494 Smith BL, Demetsky MJ (1994) Short-term traffic-flow prediction: neural network approach. Transp Res Rec 1453:98–104 Smith BL, Demetsky MJ (1997) Traffic-flow predicting: comparison of modeling approaches. J Trans Eng 123(4):261–266 Smith BL, Williams BM, Oswald RK (2002) Comparison of parametric and nonparametric models for traffic-flow forecasting. Transp Res Part C 10:303–321 Stathopoulos A, Karlaftis MG (2003) A multivariate state space approach for urban traffic flow modeling and prediction. Transp Res Part C Emerg Technol 11(2):121–135 Sutton RS (1988) Learning to predict by the methods of temporal differences. Mach Learn 3:9–44 Sutton RS, Barto AG (1998) Reinforcement learning: an introduction. The MIT Press, England Tan G, Deng Q, Tian Z, Yang J (2007) A Dish Parallel BP for Traffic-flow Forecasting. In: Proceedings of the international conference on computational intelligence and security, pp 546–549 Tan MC, Feng LB, Xu JM (2007) Traffic flow prediction based on hybrid ARIMA and ANN model. Chin J Highway Transp 20(4):118–121 Tan G, Shi H, Wang F, Deng C (2009) Short-term traffic-flow forecasting based on parallel quasi-newton neural network. In: International conference on measuring technology and mechatronics automation, ICMTMA’09 3:305–308 Tan MC, Wong SC, Xu JM, Guan ZR, Zhang P (2009) An aggregation approach to short-term traffic flow prediction. IEEE Trans Intell Transp Syst 10(1):60–69 Tang Z, Fishwick PA (1993) Feedforward neural nets as models for time series forecasting. ORSA J Comput 5:374–385 Tang Z, Almeida C, Fishwick PA (1991) Time series forecasting using neural networks vs Box–Jenkins methodology. Simulation 57:303–310 Thomakos DD, Guerard JB, Naïve J (2004) ARIMA, nonparametric, transfer function and VAR models: a comparison of forecasting performance. Int J Forecast 20(1):53–67 Valenzuela O, Rojas I, Rojas F, Pomares H, Herrera LJ, Guillen A, Marquez L, Pasadas M (2008) Hybridization of intelligent techniques and ARIMA models for time series prediction. Fuzzy Sets Syst 159:821–845 Van Der Voort M, Dougherty M, Watson S (1996) Combining Kohonen maps with ARIMA time series models to forecast traffic-flow. Transp Res Part C 4(5):307–318 Vlahogianni EI (2009) Enhancing predictions in signalized arterials with information on short-term traffic flow dynamics. J Intell Transp Syst 13(2):73–84 Vlahogianni EI, Karlaftis MG (2010) Advanced computational approaches for predicting tourist arrivals: the case of charter air-travel. In: Todd Evans (ed) Nonlinear dynamics, ISBN: 978-953-7619-61-9, Chap. 13, pp 309–324, INTECH, Croatia Vlahogianni EI, Golias JC, Karlaftis MG (2004) Short-term traffic forecasting: overview of objectives and methods. Transp Rev 24(5):533–557 Vlahogianni EI, Karlaftis MG, Golias JC (2005) Optimized and meta-optimized neural networks for short-term traffic flow prediction: a genetic approach. Transp Res Part C 13:211–234 Vlahogianni EI, Karlaftis MG, Golias JC (2006) Statistical methods for detecting nonlinearity and non-stationarity in univariate short-term time-series of traffic volume. Transp Res Part C Emerg Technol 14(5):351–367 Vlahogianni EI, Karlaftis MG, Golias JC (2007) Spatio-temporal urban traffic volume forecasting using genetically-optimized modular networks. Computer-aided Civil Infrastruct Eng 22(5):317–325 Vlahogianni EI, Karlaftis MG, Golias JC (2008) Temporal evolution of short-term urban traffic flow: a nonlinear dynamics approach. Computer-Aided Civil Infrastruct Eng 22(5):317–325 Wang WC, Chau KW, Cheng CT, Qiu L (2009) A comparison of performance of several artificial intelligence methods for forecasting monthly discharge time series. J Hydrol 374:294–306 Watkins PD (1992) Technical note Q-learning. Mach Learn 8:279–292 Wedding DK, Cios KJ (1996) Time series forecasting by combining RBF networks, certainty factors, and the Box–Jenkins model. Neurocomputing 10:149–168 Wei CH, Lee Y (2007) Sequential forecast of incident duration using Artificial Neural Network models. J Accident Anal Prev 39:944–954 Wooldridge M, Jennings N (1995) Intelligent agents: theory and practice. Knowl Eng Rev J 10(2):115–152 Xie JX, Cheng CT, Chau KW, Pei YZ (2006) A hybrid adaptive time-delay neural network model for multi-step-ahead prediction of sunspot activity. Int J Environ Pollut 28(3–4):364–381 Zhang GP (2003) Time series forecasting using a hybrid ARIMA and neural network model. Neurocomputing 50:159–175 Zhang X, Rice J (2001) Short-term travel time prediction using a time-varying coefficient linear model. Transp Res Part C 11:187–210 Zhang Y, Ye Z (2008) Short term traffic-flow forecasting using fuzzy logic system methods. J Intell Transp Syst 12(3):102–112 Zhang GP, Patuwo EB, Hu MY (2001) A simulation study of artificial neural networks for nonlinear time-series forecasting. Comput Oper Res 28:381–396 Zhong M, Sharma S, Lingras P (2005) Short-term traffic prediction on different types of roads with genetically designed regression and time delay neural network models. J Comput Civil Eng 19(1):94–103