arXiv cs.LG· Donggyu Min, Dong-Kyu Kim·· 6 小时前AI 评分22
LFPG-RL：用强化学习与链路流量传播引导在线估计动态 OD 矩阵
Online Estimation of Dynamic Origin-Destination Matrices Using Reinforcement Learning with Link-Flow Propagation Guidance
AI 导读
研究提出 LFPG-RL，将模拟车辆传播记录与下游误差结合，引导单个 OD 分量的强化学习在线估计。在墨尔本主干路网 250 条工作日链路流量轨迹上，其测试 RMSE 均值为每 15 分钟 7.41 辆车，MAPE 为 31.24%，Pearson 相关系数 0.987，较最强基线梯度下降加传播引导降低 40.1% RMSE。该方法可快速更新需求，使交通仿真与观测状况保持一致。
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