A distributed machine learning based traffic prediction method is provided for predicting traffic of roads. In this case, the distributed machine learning based traffic prediction method includes distributing global multi-task traffic models by a learning server to learning agents to locally train the traffic models, uploading locally trained traffic models by learning agents to the learning server, updating global multi-task traffic models by the learning server using locally trained traffic model parameters acquired from learning agents, generating a time-dependent global traffic map by the learning server using the well trained global multi-task traffic models, distributing the time dependent global traffic map to vehicles traveling on the roads, and computing an optimal travel route with the least travel time by a vehicle using the time-dependent global traffic map based on a driving plan.

    La présente invention concerne un procédé de prédiction de trafic basé sur l'apprentissage machine distribué pour prédire le trafic de routes. Dans ce cas, le procédé de prédiction de trafic basé sur l'apprentissage machine distribué consiste à distribuer des modèles de trafic multitâches globaux par un serveur d'apprentissage à des agents d'apprentissage pour entraîner localement les modèles de trafic, à téléverser des modèles de trafic entraînés localement par des agents d'apprentissage vers le serveur d'apprentissage, à mettre à jour des modèles de trafic multitâches globaux par le serveur d'apprentissage à l'aide de paramètres de modèle de trafic entraîné localement acquis à partir d'agents d'apprentissage, à générer une carte de trafic globale dépendant du temps par le serveur d'apprentissage à l'aide des modèles de trafic multitâches globaux bien entraînés, à distribuer la carte de trafic globale dépendant du temps à des véhicules se déplaçant sur les routes, et à calculer un itinéraire de voyage optimal avec le temps de voyage le plus faible par un véhicule à l'aide de la carte de trafic globale dépendant du temps sur la base d'un plan de conduite.


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    Titel :

    DISTRIBUTED MULTI-TASK MACHINE LEARNING FOR TRAFFIC PREDICTION


    Weitere Titelangaben:

    APPRENTISSAGE MACHINE MULTITÂCHE DISTRIBUÉ POUR LA PRÉDICTION DE TRAFIC


    Beteiligte:
    GUO JIANLIN (Autor:in) / ZENG TENGCHAN (Autor:in) / KIM KYEONG JIN (Autor:in) / PARSONS KIERAN (Autor:in) / ORLIK PHILIP (Autor:in) / DI CAIRANO STEFANO (Autor:in)

    Erscheinungsdatum :

    05.01.2023


    Medientyp :

    Patent


    Format :

    Elektronische Ressource


    Sprache :

    Englisch


    Klassifikation :

    IPC:    G08G Anlagen zur Steuerung, Regelung oder Überwachung des Verkehrs , TRAFFIC CONTROL SYSTEMS



    Distributed multi-task machine learning for traffic prediction

    GUO JIANLIN / ZENG TENGCHAN / KIM KYEONG JIN et al. | Europäisches Patentamt | 2024

    Freier Zugriff

    DISTRIBUTED MULTI-TASK MACHINE LEARNING FOR TRAFFIC PREDICTION

    GUO JIANLIN / ZENG TENGCHAN / KIM KYEONG JIN et al. | Europäisches Patentamt | 2023

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