尼亚加拉边境等待时间的异常时空模式分析
人工智能
2017-11-02 v1
摘要
跨境延误导致巨大经济损失与严重环境污染等问题。为更深入理解跨境延误的本质，本研究应用基于字典的压缩算法处理尼亚加拉边境历史等待时间数据。该算法可识别连接美国与加拿大的三座桥梁上客车与卡车的异常时空模式。此外，它提供量化异常分数，对每类车辆及每个方向在三座桥梁上的等待时间模式进行排序。通过分析最异常的三种模式，我们发现至少有两个因素导致模式异常：周末与节假日可能同时引发三座桥梁不寻常的严重拥堵；从加拿大到美国的货运需求在和平桥与刘易斯顿-昆斯顿桥可能不均衡，这可能导致高异常分数。按一天中的小时计算前5%异常模式的频率，结果显示：从美国到加拿大的小汽车，异常等待时间模式频率在中午最高；同方向卡车则在下午高峰时段最高。加拿大到美国方向，客车与卡车的异常边境等待时间模式频率均在下午达到峰值。异常时空等待时间模式的分析有望改善跨境管理。
引用
@article{arxiv.1711.00054,
title = {Abnormal Spatial-Temporal Pattern Analysis for Niagara Frontier Border Wait Times},
author = {Zhenhua Zhang and Lei Lin},
journal= {arXiv preprint arXiv:1711.00054},
year = {2017}
}
备注
submitted to ITS World Congress 2017 Montreal