Data augmentation and missing data imputation using similar traffic characteristic of road segments for improving long-term speed prediction
Uzun vadeli trafik hızı tahminini iyileştirmek için benzer trafik karaktestliğine sahip yolların kullanılarak veri arttırılması ve kayıp verilerin giderilmesi
- Tez No: 830020
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET AMAÇ GÜVENSAN, DR. ÖĞR. ÜYESİ HAFİZA İREM TÜRKMEN ÇİLİNGİR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Trafik hızı tahmini, Akıllı Ulaşım Sistemleri içinde kritik bir problemdir. Farklı trafik karakteristikleri nedeniyle modellerin her yol segmenti için özelleştirilmesi gerekmektedir. Bununla birlikte, yol sensörleri tarafından toplanan hız verileri hatalar nedeniyle ciddi oranda eksik veriler içermektedir. Bu durum ve sınırlı yol segment verisi, eğitim veri kümesinin boyutunu düşürmektedir. Ayrıca, trafik hızına özgü veri kümelerinin doğasından kaynaklanan denge sorunu, eğitilmiş modellerde sapmaya neden olmaktadır. Bu tez, bu sorunlara yeni çözümler sunmaktadır. İlk metot, farklı trafik özelliklerine sahip yol segmentlerinden gelen verileri birleştirerek veri kümesi boyutunu artırmayı içermektedir. Tahmin modelleri kullanılarak yol segmenti benzerliklerini bulunmaktadır. Bu benzerlik kullanılarak arttırılan veri seti, uzun vadeli trafik hızı tahmini performansını %3.7 arttırmaktadır. Eksik veri sorununu çözmek için benzer yol segmentlerinden gelen veriler kullanılmıştır ve bu benzer segmentler bir k-NN algoritması varyasyonu ile bulunmaktadır. Bu metot, %3.6 tahmin performansı iyileştirmesi sağlamaktadır. Dengesiz veri kümeleri için, modelin öğrenme sürecini değiştiren üç strateji önerilmiştir, bu metotlar da uzun vadeli tahminde %2.5 artışa sağlamaktadır. Özellikle düşük hız anlarını yakalama konusunda yöntemlerimiz %5 performans artışı göstermektedir. Bu tez, trafik hızı veri kümelerinde karşılaşılan sorunları çözme ve böylece uzun vadeli tahmin doğruluğunu artırmaya odaklanmıştır. Yöntemlerimizi farklı uzun vadeli tahmin modelleriyle kapsamlı bir şekilde doğrulanmıştır. Deneylerimiz önerilen metotların esneklik ve sağlamlıklarını kanıtlamaktadır. Deneyler İstanbul Büyükşehir Belediyesi tarafından toplanan trafik hızı veri kümesi üzerinde gerçekleştirilmiştir. Bu veri kümesinde, 2018 ve 2019 yıllarında toplam 441 ana yol segmenti bulunmaktadır. Sonuç olarak, bu araştırmada, Akıllı Ulaşım Sistemleri'ndeki trafik hızı tahminindeki temel zorluklar ele alınmıştır. Veri kümesi boyutunu artırma, eksik verileri giderme ve dengesiz veri kümelerini düzeltme metotlarıyla uzun vadeli trafik hızı tahmin modellerinin performansı arttırılmıştır. Ayrıca bu çalışma, trafik yönetimi ve ulaşım sistemi optimizasyonu için de önemli bilgiler barındırmaktadır.
Özet (Çeviri)
Traffic speed estimation is a pivotal concern in Intelligent Transportation Systems. Tailoring models to distinct road segments is imperative due to varying traffic characteristics. However, speed data collected by road sensors are plagued by infrequent readings due to errors, leading to substantial missing data. This, coupled with the necessity of relying on limited road segment data, diminishes training dataset sizes for speed prediction models. Moreover, the inherent imbalance in datasets, attributed to traffic speed, introduces bias in trained models. This thesis introduces novel solutions to address these issues—data scarcity, missing data, and imbalanced datasets. The first approach involves augmenting dataset size by integrating data from diverse road segments with comparable traffic traits. Using prediction models, we identify road segment similarities, leading to a 3.7% boost in long-term traffic speed prediction performance. Addressing missing data, we leverage data from analogous road segments, employing a k-NN algorithm variation. This technique yields a 3.6% prediction performance improvement. For imbalanced datasets, we propose three strategies that reshape the model's learning process, resulting in a 2.5% enhancement in long-term prediction. Notably, our methods excel in capturing specific patterns, particularly low-speed instances, elevating their performance by 5%. This thesis concentrates on improving long-term prediction accuracy, solving issues encountered in traffic speed datasets. We extensively validate our approaches across diverse long-term prediction models, highlighting their versatility and robustness. Performance enhancement is consistent across all trained models, affirming the effectiveness of our approaches. Experiments employ a traffic speed dataset collected by Istanbul Municipality, encompassing 441 main road segments from 2018 and 2019. In essence, our research tackles crucial challenges in Intelligent Transportation Systems' traffic speed estimation. By increasing dataset size, handling missing data, and addressing dataset imbalances, our methodologies bolster the accuracy and robustness of long-term traffic speed prediction models. Consequently, our work contributes valuable insights for traffic management and transportation system optimization.
Benzer Tezler
- Ovulasyon indüksiyonu tedavisinde folliküler gelişimin ultrasonografik takibi
Başlık çevirisi yok
MERİH BAYRAM
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
1987
Kadın Hastalıkları ve DoğumGazi ÜniversitesiKadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MÜLAZIM YILDIRIM
- Diesel motorları yakıt püskürtme sistemlerinin dinamik simülasyonu
Başlık çevirisi yok
İRFAN KARAGÖZ
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Makine MühendisliğiUludağ ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OĞUZ BORAT
- Doğuştan kalça çıkıklı hastalarda kalça patolojilerinin bilgisayarlı tomografi ile değerlendirilmesi
Başlık çevirisi yok
NECDET ŞÜKRÜ ALTUN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
1987
Ortopedi ve TravmatolojiGazi ÜniversitesiOrtopedi ve Travmatoloji Ana Bilim Dalı
PROF.DR. ORHAN ASLANOĞLU
- İşletmelerde veri örgütlenmesi ve yönetim açısından bilgi sistemleri
Başlık çevirisi yok
FAHAMET TOPALOĞLU
- Kuyruk modelleri ve analizi üzerine bir uygulama
Başlık çevirisi yok
DİDEM ÖZPULAT
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
İstatistikEge ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FİKRET İKİZ