یک روش ترکیبی مبتنی بر LSTM و PPO برای پیشبینی ترافیک در شبکههای خودرویی VANET
محورهای موضوعی : مجله فناوری اطلاعات در طراحی مهندسی
الهه دوست صدیق
1
,
کامبیز مجیدزاده
2
,
محمد مصدری
3
,
فرهاد سلیمانیان قره چپق
4
,
امين بابازاده سنگر
5
1 - گروه مهندسی کامپیوتر، واحد ارومیه، دانشگاه آزاد اسلامی، ارومیه، ایران
2 - گروه مهندسی کامپیوتر، واحد ارومیه، دانشگاه آزاد اسلامی، ارومیه، ایران
3 - گروه مهندسی کامپیوتر، واحد ارومیه، دانشگاه آزاد اسلامی، ارومیه، ایران
4 - گروه مهندسی کامپیوتر، واحد ارومیه، دانشگاه آزاد اسلامی، ارومیه، ایران
5 - گروه مهندسی کامپیوتر، واحد ارومیه، دانشگاه آزاد اسلامی، ارومیه، ایران
کلید واژه: پیشبینی ترافیک, شبکههای خودرویی هوشمند, , حافظه طولانی کوتاه مدت, الگوریتم بهینهسازی سیاست مجاور, بهینه سازی سیاست پروگزیمال, ,
چکیده مقاله :
پیشبینی ترافیک در شبکههای خودرویی هوشمند به دلیل نوسانات شدید و رفتارهای پیچیده ناشی از حرکت خودروها، یکی از چالشهای اساسی در بهبود مدیریت و کاهش تراکم ترافیک شهری محسوب میشود. در این پژوهش، یک مدل ترکیبی از شبکههای عصبی بازگشتی LSTM و الگوریتم بهینهسازی سیاست مجاور PPO به منظور پیشبینی ترافیک در VANET ارائه شده است. مدل پیشنهادی با هدف بهبود دقت و کاهش خطاهای پیشبینی، از ویژگیهای حافظه بلندمدت LSTM و ظرفیت بهینهسازی تقویتی PPO بهره میبرد. عملکرد مدل ترکیبی با دو مدل پایه شامل LSTM و شبکه عصبی بازگشتی ساده RNNمورد مقایسه قرار گرفته است. نتایج تجربی بر روی دادههای واقعی ترافیک نشان میدهند که مدل ترکیبی LSTM وPPO با دقت 0.916 و امتیاز F1 معادل 0.915، نسبت به مدل LSTM تنها و RNN به طور معناداری عملکرد بهتری داشته است. همچنین، مقادیر خطای MSE و RMSE در مدل پیشنهادی به ترتیب 0.100 و 0.316 بوده که نشاندهنده کاهش چشمگیر خطاهای پیشبینی میباشد. بهعلاوه، مقدار ROC-AUC معادل 0.984 نشاندهنده توانایی بالای مدل در تفکیک بین کلاسهای مختلف ترافیکی است. این پژوهش نشان میدهد که استفاده از الگوریتم PPO در کنار LSTM میتواند راهکاری مؤثر برای بهبود دقت و کارایی مدلهای پیشبینی ترافیک در شبکههای VANET باشد.
Traffic prediction in intelligent vehicular networks is considered one of the key challenges in enhancing traffic management and reducing urban congestion, due to the severe fluctuations and complex behaviors resulting from vehicle movements. In this study, a hybrid model combining Long Short-Term Memory and the Proximal Policy Optimization reinforcement learning algorithm is proposed for traffic prediction in VANETs. The proposed model leverages the long-term memory capabilities of LSTM and the optimization power of PPO to improve prediction accuracy and reduce errors. The performance of the hybrid model is compared with two baseline models, including LSTM and a simple Recurrent Neural Network. Experimental results demonstrate that the hybrid LSTM-PPO model significantly outperforms both the LSTM-only and RNN models, achieving an accuracy of 0.916 and an F1 score of 0.915. Additionally, the MSE and RMSE errors in the proposed model are 0.100 and 0.316, respectively, indicating a substantial reduction in prediction errors. Furthermore, the ROC-AUC value of 0.984 highlights the model's high ability to distinguish between different traffic classes. The use of the PPO algorithm alongside LSTM can provide an effective solution to enhance the accuracy and efficiency of traffic prediction models in VANET networks.
Manjula, H, M., M., A., Sharifi, K.. (2024). Enhancing transportation efficiency: integrating vanets into intelligent transport management systems (its). 99-115. doi: 10.58532/v3bfct3p3ch8
Kaushik, C., Karthikeya, T., Vineeth, Venkata, Krishna, A., Abhilash, K. (2023). A Novel Approach for Real Time Traffic Prediction Using Deep Learning in VANET. 1-6. doi: 10.1109/icccnt56998.2023.10306778
Kaushik, C., T. Karthikeya, and K. Abhilash. "A Novel Approach for Real Time Traffic Prediction Using az Learning in VANET." 2023 14th International Conference on Computing Communication and Networking Technologies (ICCCNT). IEEE, 2023.
Christalin Nelson, S., M. Tapan Kumar, and G. L. Prakash. "A novel optimized LSTM networks for traffic prediction in VANET." Journal of System and Management Sciences 12.1 (2022): 461-479.
Engstrom, Logan, et al. "Implementation matters in deep rl: A case study on ppo and trpo." International conference on learning representations. 2019.
Marwah, Gagan Preet Kour, and Anuj Jain. "A hybrid optimization with ensemble learning to ensure VANET network stability based on performance analysis." Scientific Reports 12.1 (2022): 10287.
Zheng, Jianhu, and Mingfang Huang. "Traffic flow forecast through time series analysis based on deep learning." IEEE Access 8 (2020): 82562-82570.
Talib, Mohammed Saad, et al. "A center-based stable evolving clustering algorithm with grid partitioning and extended mobility features for VANETs." IEEE Access 8 (2020): 169908-169921.
Bhargava, Arpita, Shekhar Verma, and Brijesh Kumar Chaurasia. "Kalman filter for trust estimation in VANETs." 2015 IEEE UP Section Conference on Electrical Computer and Electronics (UPCON). IEEE, 2015.
Shelly, Siddharth, and A. V. Babu. "Prediction of link residual lifetime using Kalman filter in vehicular ad hoc networks." 2015 IEEE Recent Advances in Intelligent Computational Systems (RAICS). IEEE, 2015.
Khatri, Sahil, et al. "Machine learning models and techniques for VANET based traffic management: Implementation issues and challenges." Peer-to-Peer Networking and Applications 14 (2021): 1778-1805.
Ftaimi, Sara, and Tomader Mazri. "A comparative study of Machine learning algorithms for VANET networks." Proceedings of the 3rd International Conference on Networking, Information Systems & Security. 2020.
S Jasim, Mohammed, Nizar Zaghden, and Mohamed Salim Bouhlel. "Improving detection and prediction of traffic congestion in VANETs: an examination of machine learning." International Journal of Computing and Digital Systems 15.1 (2024): 947-960.
Zhang, Hong, and Li He. "Data mining method of sequential patterns for vehicle trajectory prediction in VANET." Wireless Personal Communications 117.2 (2021): 417-429.
Zhang, Hong, and Li He. "Data mining method of sequential patterns for vehicle trajectory prediction in VANET." Wireless Personal Communications 117.2 (2021): 417-429. Zhang, Hong, and Li He. "Data mining method of sequential patterns for vehicle trajectory prediction in VANET." Wireless Personal Communications 117.2 (2021): 417-429.
Abdellah, Ali R., and Andrey Koucheryavy. "VANET traffic prediction using LSTM with deep neural network learning." Internet of Things, Smart Spaces, and Next Generation Networks and Systems: 20th International Conference, NEW2AN 2020, and 13th Conference, ruSMART 2020, St. Petersburg, Russia, August 26–28, 2020, Proceedings, Part I 20. Springer International Publishing, 2020.
ALMahadin, Ghayth, et al. "VANET network traffic anomaly detection using GRU-based deep learning model." IEEE Transactions on Consumer Electronics 70.1 (2023): 4548-4555.
Pholpol, Chantakarn, and Teerapat Sanguankotchakorn. "Traffic congestion prediction using deep reinforcement learning in vehicular ad-hoc networks (vanets)." International Journal of Computer Networks & Communications (IJCNC) 13.4 (2021): 1-19.
Tavasolian, Sara, and Mehdi Afzali. "Traffic Flow Prediction Based on VANET Data by Combining Artificial Neural Network and Genetic Algorithm." Azerbaijan Journal of High Performance Computing 6.1 (2023): 91-112.
Cantú-Paz, Erick, et al., eds. Genetic and Evolutionary Computation-GECCO 2003: Genetic and Evolutionary Computation Conference, Chicago, IL, USA, July 12-16, 2003, Proceedings, Part I. Vol. 2723. Springer, 2003.
Jiang, Yi, Jinlin Zhu, and Kexin Yang. "Environment-Aware Adaptive Reinforcement Learning-Based Routing for Vehicular Ad Hoc Networks." Sensors 24.1 (2023): 40.
Pholpol, Chantakarn, and Teerapat Sanguankotchakorn. "Traffic congestion prediction using deep reinforcement learning in vehicular ad-hoc networks (vanets)." International Journal of Computer Networks & Communications (IJCNC) 13.4 (2021): 1-19.
Kurinjimalar Ramu, M. Ramachandran, and Chinnasami Sivaji. "Understanding Long Short-Term Memory LSTM Models in IBM SPSS Statistics." Journal on Innovations in Teaching and Learning 2 (2023): 1.
Kandali, Khalid, et al. "An intelligent machine learning based routing scheme for VANET." IEEE Access 10 (2022): 74318-74333.
