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核心概念
本文提出了一種基於迭代演算法的卡車流量和車輛類型分佈預測方法，利用美國全國性的交通數據集（HPMS 和 TMAS），並透過實際案例研究驗證了該方法的有效性。
摘要
文獻回顧
交通數據推算方法
- 現有的交通流量估計方法主要依賴統計模型，例如地理加權迴歸（GWR）和克里金法，但這些方法忽略了交通網絡的拓撲結構，且在都市地區的效能可能不如鄉村地區。
- 近年來，圖神經網絡在交通流量預測方面取得了進展，但其應用範圍主要集中在都市地區，且在州或國家層級的訓練成本高昂。
研究方法
資料分析架構
- 整合 AADT 值和 TMAS 資訊：
- 使用貨運分析框架（FAF）網絡整合來自公路績效監測系統（HPMS）的年平均每日交通量（AADT）數據和交通監測分析系統（TMAS）的數據。
- 選擇 FAF 網絡而非 HPMS 網絡的原因是 FAF 網絡具有更完善的幾何結構和更精簡的交通鏈路集。
- 獲取聚合的 TMAS 數據：
- 根據研究目標設定時間範圍，對 TMAS 類別數據集進行聚合，例如按月、時段或星期幾進行聚合。
- 記錄每個車輛類別的比例，並將每個 TMAS 測站與 FAF 交通網絡中最近的定向鏈路進行匹配。
- 在 FAF 網絡上進行插值：
- 將聚合的交通流量轉換為概率，並使用卡車的 AADT 流量作為權重，在 FAF 網絡上進行插值。
- 結果分析：
- 使用交叉驗證技術評估模型的性能，並使用散點圖和概率分佈圖等視覺化工具分析模型的行為。
AADT 值估計
- 將 HPMS 鏈路與 FAF 鏈路進行匹配，以將 AADT 流量資訊從 HPMS 網絡轉移到 FAF 網絡。
- 對於每個 FAF 鏈路，使用与其相交的 HPMS 鏈路的中位數 AADT 值作為參考值。
- 對於沒有匹配值的 FAF 鏈路，使用所提出的演算法進行插值。
網絡插值演算法
- 使用迭代演算法在網絡上進行插值，將目標鏈路的值更新為相鄰鏈路的加權平均值，權重由卡車 AADT 流量決定。
- 該演算法基於貝爾曼-福特演算法的思想，並考慮了特殊情況，例如合併鏈路和分岔鏈路。
結果與討論
數據準備
- 使用 2021 年的 TMAS 類別數據集進行分析。
- 對數據質量進行評估，包括數據可用性和變異性。
模型評估
- 使用十折交叉驗證技術評估模型的性能。
- 使用平均絕對誤差（MAE）、均方根誤差（RMSE）、皮爾遜相關係數（R2）和交叉熵損失（CEL）等指標評估模型的性能。
案例研究：喬治亞州薩凡納
- 以喬治亞州薩凡納為例，展示了該方法在分析局部交通模式方面的有效性。
結論
- 本文提出了一種基於迭代演算法的卡車流量和車輛類型分佈預測方法。
- 該方法利用了美國全國性的交通數據集，並透過實際案例研究驗證了其有效性。
- 未來研究方向包括將該方法應用於其他地區和交通模式，以及探索更先進的插值技術。
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An Iterative Algorithm to Impute Truck Information over Nationwide Traffic Networks
統計資料
TMAS 數據集包含美國各地數千個偵測器的每小時資訊。
研究使用了 2021 年的 TMAS 數據集進行分析。
FAF 網絡包含 487,394 個鏈路和 766,646 英里的總長度。
HPMS 網絡包含 3,017,746 個鏈路和 377,673 英里的總長度。
使用十折交叉驗證技術評估模型的性能。
皮爾遜相關係數（R2）用於評估模型的預測精度。
平均絕對誤差（MAE）和均方根誤差（RMSE）用於評估模型的預測誤差。
交叉熵損失（CEL）用於評估模型對車輛類型分佈的預測性能。
引述
"Understanding the dynamics of truck volumes and activities across the skeleton traffic network is pivotal for effective traffic planning, traffic management, sustainability analysis, and policy making."
"The method can be helpful as inputs for emission modeling, network resilience analysis, etc."
深入探究
如何將該方法應用於其他國家或地區，特別是那些交通數據收集不如美國完善的國家？
將此方法應用於交通數據收集不如美國完善的國家或地區時，需要克服以下挑戰：
數據可用性與品質：
**數據稀疏性：**許多國家缺乏像 TMAS 這樣覆蓋率廣泛的交通數據系統。
**數據品質問題：**現有數據可能存在缺失值、錯誤或不一致性。
**缺乏詳細的車輛分類數據：**許多國家可能沒有詳細的車輛分類數據，例如美國的 13 種車輛分類。
道路網絡數據：
**缺乏詳細的道路網絡數據：**許多國家可能沒有像 FAF 這樣詳細的道路網絡數據，包括道路幾何形狀、連接性和交通規則。
交通行為差異：
**車輛組成差異：**不同國家或地區的車輛類型組成可能存在顯著差異，例如卡車、摩托車和自行車的比例。
**交通流量模式差異：**不同國家或地區的交通流量模式可能存在差異，例如高峰時段、節假日和季節性變化。
針對以上挑戰，可以採取以下應對措施：
數據增強與處理：
**利用其他數據源：**例如，可以使用 GPS 數據、手機信號數據、道路攝影機數據等來補充或驗證現有的交通數據。
**數據插值與預測：**可以使用統計模型或機器學習方法來填補缺失值、校正錯誤數據，並預測未來的交通流量。
**數據聚合：**可以根據數據的可用性和研究目的，將數據聚合到不同的時間或空間尺度上。
道路網絡數據構建：
**利用開放數據：**例如，可以使用 OpenStreetMap 等開放數據平台獲取道路網絡數據。
**遙感數據：**可以使用衛星影像或航空攝影測量數據來提取道路網絡信息。
模型調整與校準：
**考慮當地交通行為：**在構建模型時，需要考慮當地交通行為的差異，例如車輛組成、交通流量模式和駕駛行為。
**模型校準與驗證：**使用當地數據對模型進行校準和驗證，以確保模型的準確性和可靠性。
總之，將此方法應用於其他國家或地區需要根據當地情況進行調整和優化。通過克服數據、道路網絡和交通行為方面的挑戰，該方法可以為全球範圍內的交通規劃和管理提供有價值的參考。
該方法是否可以應用於預測其他類型的交通流量，例如客車流量或行人流量？
是的，該方法可以應用於預測其他類型的交通流量，例如客車流量或行人流量，但需要進行一些調整：
數據收集與處理：
**客車流量：**可以使用類似 TMAS 的系統收集客車流量數據，或者利用 GPS 數據、手機信號數據等。
**行人流量：**可以使用行人計數器、藍牙信號數據、WiFi 數據等收集行人流量數據。
網絡構建：
**客車流量：**可以使用與卡車流量相同的道路網絡數據，但需要考慮客車的通行限制，例如部分道路禁止客車通行。
**行人流量：**需要構建專門的行人網絡數據，包括人行道、斑馬線、地下通道等。
模型調整：
**權重設定：**需要根據不同交通方式的特点調整權重設定。例如，客車流量的權重可以考慮人口密度、就業中心等因素，而行人流量的權重可以考慮商業區、景點等因素。
**行為模式：**需要考慮不同交通方式的行為模式差異。例如，客車流量受通勤模式影響較大，而行人流量受天氣、活動等因素影響較大。
總之，該方法的核心思想是利用網絡拓撲結構和已知節點的流量信息來推斷未知節點的流量。通過調整數據收集、網絡構建和模型參數，該方法可以應用於預測客車流量、行人流量等多種類型的交通流量。
在面對自動駕駛汽車和共享交通等新興交通技術的發展，該方法如何適應未來的交通預測需求？
自動駕駛汽車和共享交通等新興交通技術的發展，對交通預測提出了新的挑戰，但也為該方法的應用提供了新的機遇。
挑戰：
**交通行為模式改變：**自動駕駛汽車和共享交通可能會改變人們的出行方式，導致交通流量模式更加複雜多變。
**數據需求變化：**傳統的交通數據收集方法可能無法滿足自動駕駛和共享交通的預測需求，需要開發新的數據收集和分析方法。
**模型更新迭代：**現有的交通預測模型需要不斷更新迭代，以適應新技術帶來的變化。
應對策略：
整合新數據源：
**自動駕駛汽車數據：**可以利用自動駕駛汽車收集的數據，例如車輛位置、速度、行驶轨迹等，來提高交通預測的準確性。
**共享交通平台數據：**可以與共享交通平台合作，獲取用戶出行需求、車輛調度等數據，以更好地預測交通流量。
改進模型算法：
**引入機器學習：**可以利用機器學習算法來分析海量的交通數據，识别交通行为模式的变化，并预测未来的交通流量。
**發展多模式交通預測模型：**需要開發能夠同時預測多種交通方式（例如自動駕駛汽車、共享汽車、公交車、步行等）的交通流量模型。
強化模型的实时预测能力：
**發展動態交通分配模型：**需要發展能夠根據实时交通狀況動態調整交通分配方案的模型，以提高交通效率。
**建立交通預警系統：**可以利用交通預測結果建立交通預警系統，及時向交通管理部門和出行者發布交通拥堵预警信息。
總之，面對新興交通技術的發展，該方法需要不斷地調整和完善，以適應未來的交通預測需求。通過整合新數據源、改進模型算法和強化模型的实时预测能力，該方法可以繼續為交通規劃和管理提供有力的支持。
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