Vorhersage des Verkehrsflusses mit Hilfe eines zellulären Automaten-basierten Modells und einer CNN-LSTM-Architektur

In dieser Arbeit wird eine Kombination aus einem zellulären Automaten-basierten statistischen Mechanikmodell des Verkehrsflusses und einer CNN-LSTM-Architektur für die Vorhersage zukünftiger Verkehrszustände verwendet. Das Modell nutzt simulierte Daten, um eine große Bandbreite an Verkehrsdynamiken abzudecken und ermöglicht so eine robuste Vorhersage.