Σύγκριση Μοντέλων Μηχανικής Μάθησης για την Πρόβλεψη της Κυκλοφοριακής Ταχύτητας σε Αστικές Περιοχές με Καιρικά Μοτίβα
Creators: name: Μπατσιάκα, Μαρία Ιωάννη
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2021
Subjects: Μηχανική Μάθηση
Γραμμική Παλινδρόμηση
Νευρωνικά Δίκτυα
Machine Learning
Linear Regression
Neural Networks

description: Το θέμα του αντίκτυπου των καιρικών συνθηκών στην ταχύτητα των αυτοκινήτων έχει μελετηθεί για πολύ καιρό και απασχολεί ακόμη πολλούς ερευνητές. Ο αντίκτυπος των ατμοσφαιρικών συνθηκών στην ταχύτητα με την οποία οι οδηγοί οδηγούν τα οχήματα τους φαίνεται να είναι φανερή. Καλές καιρικές συνθήκες, ηλιόλουστος καιρός με καθαρό ουρανό (χωρίς σύννεφα) είναι παράγοντες που οι ταχύτητες είναι υψηλότερες, ενώ η βροχή, ο άνεμος, οι κεραυνοί, το χιόνι εξαναγκάζουν τους οδηγούς να μειώσουν ταχύτητα και να οδηγούν με περισσότερη συγκέντρωση και να είναι πιο προσεκτικοί. Υπό το πρίσμα των αναδυόμενων νέων δυνατοτήτων απόκτησης νέων δεδομένων για σημεία μέτρησης ταχύτητας οχημάτων με χρήση σύγχρονης τεχνολογίας, είναι δυνατές νέες έρευνες. Το αυξανόμενο ενδιαφέρον για τον τομέα των Ευφυών Συστημάτων Μεταφορών (ΕΣΜ) σε συνδυασμό με την αυξημένη διαθεσιμότητα των συλλεγόμενων δεδομένων επιτρέπει τη μελέτη διαφορετικών μεθόδων για τον περιορισμό της κυκλοφοριακής συμφόρησης στις πόλεις. Η παρούσα διπλωματική εργασία εστιάζει στη σύγκριση της αποτελεσματικότητας της πρόβλεψης τριών μοντέλων Μηχανικής Μάθησης, συγκεκριμένα τα Τυχαία Δάση, Μηχανές Διανυσμάτων Υποστήριξης, και Πολλαπλός Αισθητήρας, επιπλέον της Πολλαπλής Γραμμικής Παλινδρόμησης- χρησιμοποιώντας δεδομένα ανιχνευτών που συλλέγονται από το οδικό δίκτυο της Θεσσαλονίκης, Ελλάδα. Δεδομένα που αφορούν την κυκλοφοριακή ταχύτητα αλλά και δεδομένα καιρού. Η σύγκριση πραγματοποιήθηκε με πολλαπλά τεστ ταξινομημένα σε τρεις τύπους σεναρίων. Το πρώτο σενάριο ελέγχει τους αλγόριθμους σε συγκεκριμένες τυχαία επιλεγμένες ημερομηνίες σε διαφορετικούς τυχαία επιλεγμένους δρόμους όταν ο καιρός είναι καλός και όταν δεν είναι. Το δεύτερο σενάριο ελέγχει τους αλγόριθμους σε τυχαία επιλεγμένους δρόμους σε οκτώ διαδοχικά διαστήματα των 15 λεπτών όταν ο καιρός είναι καλός και όταν δεν είναι. Το τρίτο σενάριο δοκιμάζει τους αλγόριθμους σε τυχαίους δρόμους για τη διάρκεια μιας ολόκληρης ημέρας όταν ο καιρός είναι καλός και όταν δεν είναι. Τα πειραματικά αποτελέσματα δείχνουν ότι ενώ οι Μηχανές Διανυσμάτων Υποστήριξης αποδίδουν καλύτερα σε σταθερές συνθήκες με μικρές διακυμάνσεις, οι Πολυεπίπεδοι Αισθητήρες προσαρμόζονται καλύτερα σε περιστάσεις με μεγαλύτερες διακυμάνσεις, εκτός από το ότι έχουν τα περισσότερα σχεδόν μηδενικά σφάλματα
description: The issue of the impact of weather conditions on traffic speed has been studied for a long time and it is still the subject of many scientific researchers. The impact of atmospheric conditions on the speed with which drivers drive their vehicles seems to be obvious. Good weather conditions, sunny weather with clear sky are some factors that drivers drive faster, while the rainfall, wind, thunderstorm, snow are factors that are forced the drivers to reduce speed, drive with more concentration, and be more cautious. In the light of emerging new possibilities of acquiring new data on traffic speed measurement points using modern measurement technology, new researches are possible. The rising interest in the field of Intelligent Transportation Systems (ITS) combined with the increased availability of collected data allows the study of different methods for prevention of traffic congestion in cities. This dissertation focuses on comparing the forecasting effectiveness of three machine learning models, namely Random Forests, Support Vector Machines, and Multilayer Perceptron⸺ in addition to Multiple Linear Regression⸺ using probe data collected from the road network of Thessaloniki, Greece. These collected data regards both traffic flow and weather conditions. The comparison was conducted with multiple tests clustered in three types of scenarios. The first scenario tests the algorithms on specific randomly selected dates on different randomly selected roads, whether the weather is good or not. The second scenario tests the algorithms on randomly selected roads over eight consecutive 15 min intervals, whether the weather is good or not. The last scenario tests the algorithms on random roads for the duration of a whole day, whether the weather is good or not. The experimental results show that while Support Vector Regression model performs best at stable conditions with minor variations, the Multilayer Perceptron model adapts better to circumstances with greater variations, in addition to having the most near-zero errors