This study proposes a deep learning methodology to predict the propagation of traffic shockwaves. The input to the deep neural network is time-space diagram of the study segment, and the output of the network is the predicted (future) propagation of the shockwave on the study segment in the form of time-space diagram. The main feature of the proposed methodology is the ability to extract the features embedded in the time-space diagram to predict the propagation of traffic shockwaves.


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    Titel :

    Back to the Future: Predicting Traffic Shockwave Formation and Propagation Using a Convolutional Encoder-Decoder Network


    Beteiligte:


    Erscheinungsdatum :

    01.10.2019


    Format / Umfang :

    1213924 byte




    Medientyp :

    Aufsatz (Konferenz)


    Format :

    Elektronische Ressource


    Sprache :

    Englisch