แจ้งเอกสารไม่ครบถ้วน, ไม่ตรงกับชื่อเรื่อง หรือมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับเอกสาร ติดต่อที่นี่ ==>
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th ติดต่อเจ้าหน้าที่เจ้าของเอกสาร กรณีเอกสารไม่ครบหรือไม่ตรง

Real-time travel time prediction algorithm using spatiotemporal speed interval patterns matching

Organization : Rajamangala University of Technology Phra Nakhon. Faculty of Engineering
Email : krit.j@rmutp.ac.th

Organization : Rajamangala University of Technology Phra Nakhon. Faculty of Engineering
keyword: Travel
ThaSH: Algorithms
ThaSH: Travel time
ThaSH: Spatiotemporal Correlation
Abstract: Accurate, efficient and robust travel time prediction is crucial to the development of advanced traveler information systems for providing route guidance information. To achieve this goal, this paper proposed a travel time prediction through the matching of the current speed interval pattern to that in a historical database. Speed intervals, instead of speeds, are considered in this study to simplify the structure of matching patterns for improving matching efficiency. In this study, speed interval patterns are defined by sets of link speed intervals that are either spatially or temporarily correlated with the link considered. With the speed interval patterns, the algorithm is developed for searching the historical pattern(s) that is/are the closest match with the current one. Then, link speeds from these matched patterns are combined for travel time prediction. By using the GPS probe taxi data, which the collected speeds are aggregated in every 5 minutes, the proposed travel time prediction system is implemented in Bangkok. With the speed data from probe taxi, this paper has chosen four links/paths with different geometric and flow characteristics for testing the performance of the proposed travel time prediction system. From these tests, it is found that the optimal speed interval pattern should include: 1) speeds of the studied link within three preceding time intervals and; 2) speeds of links in the first connection level of the studied link. Also, while the computational time is capable of real-time application, the proposed prediction algorithm is more accurate under uninterrupted flow conditions.
Rajamangala University of Technology Phra Nakhon. Office of Academic Resources and Information Technology
Address: BANGKOK
Email: arit@rmutp.ac.th
Created: 2021
Modified: 2022-09-17
Issued: 2022-09-17
บทความ/Article
application/pdf
BibliograpyCitation : RMUTP Research Journal, Vol. 15, No. 1, January-June 2021, pp 193-214
eng
©copyrights Rajamangala University of Technology Phra Nakhon
RightsAccess:
ลำดับที่.ชื่อแฟ้มข้อมูล ขนาดแฟ้มข้อมูลจำนวนเข้าถึง วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1 IRD_65_17.pdf 1.51 MB13 2026-05-26 18:16:01
ใช้เวลา
0.032109 วินาที

Jedwanna, Krit
Title Contributor Type
Chanintornthep, Weerathep
Title Contributor Type
Real-time travel time prediction algorithm using spatiotemporal speed interval patterns matching
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลพระนคร
Chanintornthep, Weerathep

บทความ/Article
Copyright 2000 - 2026 ThaiLIS Digital Collection Working Group. All rights reserved.
ThaiLIS is Thailand Library Integrated System
สนับสนุนโดย สำนักงานบริหารเทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อพัฒนาการศึกษา
กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม
328 ถ.ศรีอยุธยา แขวง ทุ่งพญาไท เขต ราชเทวี กรุงเทพ 10400 โทร. โทร. 02-232-4000
กำลัง ออน์ไลน์
ภายในเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 0
ภายนอกเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 2,507
รวม 2,507 คน

More info..
นอก ThaiLIS = 53,822 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสังกัดทบวงเดิม = 118 ครั้ง
มหาวิทยาลัยราชภัฏ = 7 ครั้ง
รวม 53,947 ครั้ง
Database server :
Version 2.5 Last update 1-06-2018
Power By SUSE PHP MySQL IndexData Mambo Bootstrap
มีปัญหาในการใช้งานติดต่อผ่านระบบ UniNetHelp


Server : 8.199.134
Client : Not ThaiLIS Member
From IP : 216.73.216.60