루프 감지기 데이터를 통한 일일 여행 시간 동향 및 여행 시간 예측

단일 루프 감지기에서의 흐름 및 점유 데이터와 역사적 여행 시간 정보를 사용하여 고속도로의 미래 여행 시간을 추정하는 방법이 제시된다. 단계별 변수 선택 방법과 더 발전된 트리 기반 방법이 적용된 선형 회귀 분석이 사용된다. 이 분석에서는 몇 분의 예측부터 최대 한 시간 뒤까지의 예측을 고려한다. 예측 오류를 과소 평가하지 않기 위해 하루 제외 교차 검증이 사용되었다. 현재 교통 상태는 최대 20분까지 가까운 미래를 잘 예측할 수 있는 반면, 역사적 데이터는 보다 장기 예측에 유용하다. 트리 기반 방법과 선형 회귀는 모두 만족스러운 성능을 보였으며, 이 분석에서 검토된 각 조건에 대해 약간의 다른 정성적 행동을 보였다. 이전의 시뮬레이션에 의존한 연구와 달리 실제 교통 데이터가 사용되었다. 현재 구현은 프로브 차량에서 측정된 여행 시간을 사용하고 있지만, 궁극적인 목표는 감지기 데이터에만 의존하는 자율 시스템이다. 예측 시스템을 제시하는 과정에서, 여행 시간이 매일 어떻게 변화하는지를 조사하였으며, 이러한 변화를 정량화하기 위한 다양한 메트릭이 개발되었다. 이 메트릭은 여행 시간 예측을 위한 입력으로 사용될 수 있지만, 교통 모델 및 계획 모델을 보정하는 등 다른 응용 프로그램에도 유익할 것이다.