جاده

جاده

پیش‌بینی حجم وسایل نقلیه ورودی به محدوده‌های ترافیکی با استفاده از یادگیری ماشین (نمونه موردی، شهر تهران)

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 دانشجوی کارشناسی ارشد، دانشکده مهندسی عمران و محیط‌زیست دانشگاه تربیت‌مدرس، تهران، ایران
2 دانشجوی دکتری، دانشکده مهندسی عمران و محیط‌زیست دانشگاه تربیت‌مدرس، تهران، ایران
3 دانشیار، دانشکده مهندسی عمران و محیط‌زیست دانشگاه تربیت‌مدرس، تهران، ایران و استاد وابسته، دانشکده مهندسی عمران، زمین‌شناسی و معدن، دانشگاه فنی مونترال، کانادا
چکیده
پیش‌بینی حجم وسایل نقلیه به‌عنوان یکی از مؤلفه اصلی مدیریت ترافیک شناخته می‌شود و مدیریت آن، نقش مؤثری در بهبود کارایی ترافیک شبکه معابر شهری دارد. این پژوهش با استفاده از اطلاعات حجم وسایل نقلیه ورودی به محدوده‌های ترافیکی شهر تهران بین سال‌های 1396 الی 1400 و با بکارگیری از سه روش یادگیری ماشین (جنگل تصادفی، XGBoost و نزدیک‌ترین همسایه) به پیش‌بینی حجم وسایل نقلیه ورودی به هر یک از محدوده‌های ترافیکی (طرح ترافیک وکنترل آلودگی هوا) در گام زمانی یک ساعته پرداخته است. در این پژوهش علاوه براستفاده از متغیرهای متداول مانند مشاهدات تاریخی حجم وسایل نقلیه، داده‌های آب‌وهوا و زمان، از سیاست‌های مدیریت تقاضای سفر نیز به عنوان متغیرهای پیش‌بینی کننده استفاده کرده و با بررسی تحلیل حساسیت، سیاست‌های اثرگذارتر بر پیش‌بینی حجم وسایل نقلیه را مورد ارزیابی قرار داده است. نتایج نشان می‌دهد، مدل XGBoost و مدل جنگل تصادفی با میانگین درصد خطای مطلق 8.2% و 11.16% برای محدودة طرح ترافیک و کنترل آلودگی هوا، عملکرد مناسب‌تری در مقایسه با مدل نزدیک‌ترین همسایه دارد. تحلیل حساسیت متغیرهای مربوط به سیاست‌های مدیریت تقاضای سفر نشان می‌دهد، سیاست‌های "غیرحضوری شدن مراکز آموزشی" و اخذ عوارض محدودة طرح ترافیک و کنترل آلودگی هوا" بیشترین تاثیر و سیاست" اعمال محدودیت تردد بین استانی" کمترین تاثیر را در افزایش دقت پیش‌بینی دارند.
کلیدواژه‌ها

-Alajali, W., Zhou, W., Wen, S., & Wang, Y. (2018). Intersection traffic prediction using decision tree models. Symmetry, 10(9), 1–16. https://doi.org/10.3390/sym10090386
-Ata, A., Khan, M. A., Abbas, S., Khan, M. S., & Ahmad, G. (2021). Adaptive IoT Empowered Smart Road Traffic Congestion Control System Using Supervised Machine Learning Algorithm. The Computer Journal, 64(11), 1672–1679. doi.org/10.1093/comjnl/bxz129
-Bratsas, C., Koupidis, K., Salanova, J. M., Giannakopoulos, K., Kaloudis, A., & Aifadopoulou, G. (2020). A comparison of machine learning methods for the prediction of traffic speed in Urban places. Sustainability (Switzerland), 12(1), 1–15.
doi.org/10.3390/SU12010142
-Cai, P., Wang, Y., Lu, G., Chen, P., Ding, C., & Sun, J. (2016). A spatiotemporal correlative k-nearest neighbor model for short-term traffic multistep forecasting. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 62(January), 21–34. doi.org/10.1016/j.trc.2015.11.002
-Fouladgar, M., Parchami, M., Elmasri, R., & Ghaderi, A. (2017). Scalable deep traffic flow neural networks for urban traffic congestion prediction. 2017 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2251–2258. doi.org/10.1109/IJCNN.2017.7966128
 -Gong, Y., Isom, T., Lu, P., Yang, X., & Wang, A. (2022). Modeling the impact of COVID-19 on transportation at later stage of the pandemic: A case study of Utah. Journal of Intelligent Transportation Systems: Technology, Planning, and Operations, 0(0), 1–11. doi.org/10.1080/15472450.2022.2157212
-Medina-Salgado, B., Sánchez-DelaCruz, E., Pozos-Parra, P., & Sierra, J. E. (2022). Urban traffic flow prediction techniques: A review. Sustainable Computing: Informatics and Systems, 35(January).doi.org/10.1016/j.suscom.2022.100739
-Rasaizadi, A., & Seyedabrishami, S. (2022). Stacking Ensemble Learning Process to Predict Rural Road Traffic Flow. Journal of Advanced Transportation.doi.org/10.1155/2022/3198636
-Razali, N. A. M., Shamsaimon, N., Ishak, K. K., Ramli, S., Amran, M. F. M., & Sukardi, S. (2021). Gap, techniques and evaluation: traffic flow prediction using machine learning and deep learning. Journal of Big Data, 8(1).
 doi.org/10.1186/s40537-021-00542-7
 -Shami, S., & Mamdoohi, A. R. (2022). An effectiveness analysis of Tehran peak-based traffic scheme, a travel behavior model. Journal of Transportation Research, 19(3), 149–164. doi.org/10.22034/tri.2021.286382.2909
-Shen, X., & Wei, S. (2020). Application of XGBoost for Hazardous Material Road Transport Accident Severity Analysis. IEEE Access, 8, 206806–206819.doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3037922
-Tavakoli, E., & Hadji Hosseinlou, M. (2023). Short-Term Prediction of Traffic Speed using Recurrent Neural Networks (RNN). Quarterly Journal of Transportation Engineering, 15(1), 3369–3394. https://doi.org/10.22119/jte.2022.342446.2600
-Xie, P., Li, T., Liu, J., Du, S., Yang, X., & Zhang, J. (2020). Urban flow prediction from spatiotemporal data using machine learning: A survey. Information Fusion, 59, 1–12. doi.org/10.1016/j.inffus.2020.01.002
-Zhang, Z., Fu, D., Liu, F., Wang, J., Xiao, K., & Wolshon, B. (2023). COVID-19, traffic demand, and activity restriction in China: A national assessment. Travel Behaviour and Society, 31, 10–23. doi.org/10.1016/j.tbs.2022.11.001