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Sistemas de predicción de congestión basados en Inteligencia Artificial Avanzada Enrique Onieva , Pedro López, Asier Perallos (Mobility Unit DeustoTech) [email protected] @EnriqueOnieva

Sistemas de predicción de congestión basados en Inteligencia Artificial Avanzada

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Sistemas de predicción de congestión basados en Inteligencia

Artificial Avanzada

Enrique Onieva,

Pedro López, Asier Perallos (Mobility Unit – DeustoTech)

[email protected]

@EnriqueOnieva

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Motivación

Hoy en día, la congestión en las autovías es un problema global

El adelantarse a las congestiones es un componente clave de los ITS

La correcta predicción puede beneficiar: A los conductores A los gestores de tráfico A las autoridades

Aplicación de técnicas de inteligencia artificial a la predicción del tráfico

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Fuente de Datos

Departamento de Transporte de California

Datos

Septiembre 2013

Tramo de 9 km

13 sensores de paso

4 incorporaciones

4 salidas

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Datos Obtenidos

Frecuencia: 5 minutos 13 sensores de paso:

Flujo, Ocupación, Velocidad

4 incorporaciones Flujo

4 salidas Flujo

4 posibles estados de congestión Tráfico Fluido Congestión Leve Congestión Moderada Congestión Severa

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Datos Obtenidos

Datos Completos 47 Variables 13 flujos de paso 13 ocupaciones de paso 13 velocidades de paso 4 flujos de entrada 4 flujos de salida

Datos Simplificados 13 Variables 3 flujos de paso 3 ocupaciones de paso 3 velocidades de paso 2 flujos de entrada 2 flujos de salida

6 Horizontes de Predicción 10, 20, 30, 40, 50, 60 minutos

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Técnicas utilizadas

Árboles de decisión C4.5 TARGET

Clasificadores estadísticos LDA LMSLC

Reglas Difusas y Algoritmos Evolutivos CORE SLAVE

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Experimentación

Cada método se ejecuta 5 veces, usando diferentes partes de los conjuntos de datos para:

Aprender

Ponerse aprueba

Medimos:

El porcentaje de aciertos global

El porcentaje de aciertos por cada nivel de congestión

Ejecución 1

Ejecución 2

Ejecución 3

Ejecución 4

Ejecución 5

Datos de Entrenamiento

Datos de Prueba

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Resultados

Todas las técnicas obtienen un porcentaje de acierto global mayor al 95%

No encuentran dificultades al aumentar el horizonte de predicción

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Resultados

Todas se comportan bien ante la predicción de tráfico fluido

Las mayores dificultades se dan con congestión leve

En general destacamos

C4.5

LDA

SLAVE

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C4.5

Resultados

Ejemplo de salida obtenida: Conjunto de datos Completo Horizonte de Predicción de 30 minutos

C4.5 47 reglas 8 condiciones en promedio (Variable > X)

LDA Modelo lineal de las 47 variables

SLAVE 22 reglas 4 condiciones en promedio (Variable es {bajo, medio alto})

SLAVE

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Conclusiones y trabajos futuros

Conclusiones Gran potencial de la inteligencia artificial para su

aplicación en la predicción del estado del tráfico.

Resultados codificables por un relativamente bajo número de reglas

Trabajos futuros Diseño de técnicas de generación de conjuntos de

reglas compactos y comprensibles

Aplicación de dichos diseños a nuevos problemas de transporte

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Muchas Gracias

Enrique Onieva

(Mobility Unit – DeustoTech)

[email protected] @EnriqueOnieva