密度-流量曲线的随机非参数估计
统计方法学
2024-02-19 v3 应用统计
摘要
运筹学与机器学习的最新进展重新激发了对解决复杂现实世界大规模交通控制问题的兴趣。随着道路传感器数据可用性的提高，确定性参数模型已被证明不足以描述现实数据的变异性，尤其是在密度-流量图的拥堵区域。本文引入一种称为凸分位数回归的非参数方法来估计随机密度-流量关系。所提方法不依赖于任何先验函数形式假设，但得益于凹性约束，估计函数满足密度-流量曲线的理论性质。第二个贡献是开发带袋的凸分位数回归（CQRb）新方法，以促进CQR在现实数据中的实际实施。我们使用芬兰2016-2018年的道路传感器数据说明了CQRb估计过程。我们的第三个贡献是证明所提CQRb方法相较于标准参数确定性方法具有优异的样本外预测能力。
引用
@article{arxiv.2305.17517,
title = {Stochastic Nonparametric Estimation of the Density-Flow Curve},
author = {Iaroslav Kriuchkov and Timo Kuosmanen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.17517},
year = {2024}
}