Long memory is important: A test study on deep-learning based car-following model
Long memory is important: A test study on deep-learning based car-following model
本篇文章发表在2019年Physica A 期刊上（3区）
摘要
长时间记忆效应是否在汽车跟踪模型中起着重要作用仍未解决。在本文中，我们研究了在实践中观察到的长记忆效应和滞后现象之间的可能关系。特别是，我们比较了不同的基于深度学习的汽车跟踪模型的性能，这些模型将各种时间尺度的历史信息作为输入。测试表明，只有具有长记忆的汽车跟踪模型才能正确模拟滞后现象。因此，我们认为，汽车跟踪模型应该适当地嵌入长记忆效应。
模型数据集增强
使用NGSIM数据集去标定IDM数据集，使用标定过后的数据集去生成模拟数据，然后加入到原来的数据集中形成一个新的数据集去训练深度学习模型。其中IDM模型假定加速度是速度、间隙和速度差（接近率）的连续函数。它的关键思想是设定一个安全速度和安全距离。一方面，它应用安全速度来控制车辆的加速。另一方面，它应用安全距离来控制车辆刹车，以避免碰撞。
结论
在本文中，我们通过匝道模拟研究了中提出的深度学习汽车跟踪模型的长记忆效应。用相同的经验性汽车跟踪数据训练了两个具有不同规模的历史输入的深度神经网络，并进行了比较。特别是，我们使用数据增强来生成一些虚拟数据，以更好地训练深度神经网络。
我们比较了长记忆和短记忆的汽车跟踪模型所模拟的可能的相位转换和滞后现象。在相位模式的比较中，长记忆模型模拟的相位转换和滞后与之前的其他模拟和实验很一致；而短记忆模型未能做到这一点。这表明驱动行为中存在长记忆效应。尽管这一发现可能还不足以完全验证驾驶员的长记忆效应，但它激发了人们在不久的将来对记忆效应的进一步讨论。
受篇幅限制，我们在本文中主要讨论记忆效应的可能存在。我们计划在不久的将来对交通现象（如瓶颈处的交通故障、排队溢出和拥堵的传播）进行更多的实验。
对交通领域的知识不是很了解，对相位图以及滞后现象了解不深入，所以对实验部分并不是很懂，以及在算插入路口的公式时，讲解并不是很深入。有的地方并不是很懂。但是数据增强部分的内容还是值得我去学习的。
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