Estimation of traffic density based on past density information for adaptive traffic management

Abstract

Sadece Türkiye'de değil tüm dünyada ekonomik, çevresel ve hatta bireysel psikolojik sorunlara yol açan trafik sıkışıklığı, çok ciddi bir problemdir. Son yıllarda geliştirilen akıllı trafik sistemleri, trafiği izleyerek ve gelecek durumlar hakkındaki tahminlere dayanan adaptif karar stratejilerini uygulayarak bu soruna çözüm üretmeyi hedeflemektedir. Bu sistemlerin temel problemini güvenilir trafik yoğunluğu tahmini oluşturur. Tezin literatür bölümünde en sık kullanılan yoğunluk tahmin yöntemlerini özetleyeceğiz. Tezin uygulama kısmında ise bilişsel radyo uygulamalarında spektral boşlukları tahmin etmek için kullanılan yöntemlerden esinlenen trafik yoğunluğu tahmini için önerilen dört farklı algoritmayı inceleyeceğiz. Bu çalışmada kullanılan veriler İstanbul Trafik Kontrol Merkezi'nden alınmıştır ve trafik akışının ortalama hızına bağlı olarak üçlü ve ikili versiyonlara çevrilmiştir. Önerilen algoritmalarda, dikkate alınan yolun 60. dakikadaki yoğunluk durumu, aynı yolun ya da bitişik iki yolun geçmiş 50 dakikadaki yoğunluk verilerine bakarak tahmin edilmektedir. Bu algoritmaları kullanarak farklı simülasyonlar gerçekleştirilmiştir ve sonuçlar çeşitli performans kriterlerine göre değerlendirilmiştir.Anahtar kelimeler: Yoğunluk tahmini, trafik, sıkışıklık, bilişsel radyo

Traffic congestion which causes economic, environmental and even individual psychological troubles not only in Turkey but all over the world, is a very serious problem. Developed intelligent traffic systems in recent years aim to produce solutions to this problem by monitoring the traffic and applying adaptive decision strategies based on estimations about the future situations. The core problem of these systems consists of the estimation of traffic density reliably. In the literature part of the thesis we will summarize the most commonly used density estimation methods. In the application part of the thesis we will examine four different algorithms proposed for traffic density estimation which are inspired by the methods used to estimate the spectral holes in cognitive radio applications. Data used in this study is received from Istanbul Traffic Control Center and has been converted into ternary and binary versions depending on the average speed of the traffic flow. In the proposed algorithms, density state at the 60th minute of the considered road is estimated by looking at the past 50 minutes of density data of the same road or adjacent two roads. Different simulations have been performed using these algorithms and results are evaluated based on several performance criteria.Keywords: Density estimation, traffic, congestion, cognitive radio