APPLICATION OF NEURAL NETWORKS TO LONG TERM PREDICTION OF QUEUE LENGTH AT AN URBAN TRAFFIC JUNCTION

C. LEDOUX

IBP-Laforia 1996/17: Rapport de Recherche Laforia / Laforia research reports
8 pages - Octobre/October 1996 - Document en anglais.

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Titre / Title: APPLICATION OF NEURAL NETWORKS TO LONG TERM PREDICTION OF QUEUE LENGTH AT AN URBAN TRAFFIC JUNCTION

Résumé : Ce rapport présente un exemple d'application des réseaux connexionnistes dans le domaine du transport. Les réseaux connexionnistes font ici partie intégrante d'un système de régulation de trafic en milieu urbain. Ils ont pour tâche de prédire la longueur de la file de véhicules sur un tronçon dont les départs sont régulés par des feux tricolores. Peu introduits dans le domaine du transport, les réseaux connexionnistes ont démontré leurs capacités à s'adapter à la complexité du trafic.

Abstract : Our current research focuses on the integration of neural network prediction techniques into an adaptive real time urban traffic control system. The conventional techniques applied within the traffic community are model based techniques, originating from complex hydrodynamic and particles theories. Neural networks can be considered here as a competitive way of achieving traffic flow models. They are introduced here to predict the queue length of vehicles, on a signalized urban link.

Publications internes Laforia 1996 / Laforia research reports 1996