Traffic flow predictions are an important part of an Intelligent Transportation System as the ability to forecast accurately the traffic conditions in a transportation system allows for proactive rather than reactive traffic control. Providing accurate real-time traffic predictions is a challenging problem because of the nonlinear and stochastic features of traffic flow. An increasingly widespread deployment of traffic sensors in a growing transportation system produces greater volume of traffic flow data. This results in problems concerning fast, reliable and scalable traffic predictions.The thesis explores the feasibility of increasing the scalability of real-time traffic predictions by partitioning the transportation system into smaller subsections. This is done by using data collected by Trafikverket from traffic sensors in Stockholm and Gothenburg to construct a traffic sensor graph of the transportation system. In addition, three graph partitioning algorithms are designed to divide the traffic sensor graph according to vehicle travel time. Finally, the produced transportation system partitions are used to train multi-layered long shortterm memory recurrent neural networks for traffic density predictions. Four different types of models are produced and evaluated based on root mean squared error, training time and prediction time, i.e. transportation system model, partitioned transportation models, single sensor models, and overlapping partition models.Results of the thesis show that partitioning a transportation system is a viable solution to produce traffic prediction models as the average prediction accuracy for each traffic sensor across the different types of prediction models are comparable. This solution tackles scalability issues that are caused by increased deployment of traffic sensors to the transportation system. This is done by reducing the number of traffic sensors each prediction model is responsible for which results in less complex models with less amount of input data. A more decentralized and effective solution can be achieved since the models can be distributed to the edge of the transportation system, i.e. near the physical location of the traffic sensors, reducing prediction and response time of the models. / Prognoser för trafikflödet är en viktig del av ett intelligent transportsystem, eftersom möjligheten att prognostisera exakt trafiken i ett transportsystem möjliggör proaktiv snarare än reaktiv trafikstyrning. Att tillhandahålla noggrann trafikprognosen i realtid är ett utmanande problem på grund av de olinjära och stokastiska egenskaperna hos trafikflödet. En alltmer utbredd använding av trafiksensorer i ett växande transportsystem ger större volym av trafikflödesdata. Detta leder till problem med snabba, pålitliga och skalbara trafikprognoser.Avhandlingen undersöker möjligheten att öka skalbarheten hos realtidsprognoser genom att dela transportsystemet i mindre underavsnitt. Detta görs genom att använda data som samlats in av Trafikverket från trafiksensorer i Stockholm och Göteborg för att konstruera en trafiksensor graf för transportsystemet. Dessutom är tre grafpartitioneringsalgoritmer utformade för att dela upp trafiksensor grafen enligt fordonets körtid. Slutligen används de producerade transportsystempartitionerna för att träna multi-layered long short memory neurala nät för förspänning av trafiktäthet. Fyra olika typer av modeller producerades och utvärderades baserat på rotvärdes kvadratfel, träningstid och prediktionstid, d.v.s. transportsystemmodell, partitionerade transportmodeller, enkla sensormodeller och överlappande partitionsmodeller.Resultat av avhandlingen visar att partitionering av ett transportsystem är en genomförbar lösning för att producera trafikprognosmodeller, eftersom den genomsnittliga prognoser noggrannheten för varje trafiksensor över de olika typerna av prediktionsmodeller är jämförbar. Denna lösning tar itu med skalbarhetsproblem som orsakas av ökad användning av trafiksensorer till transportsystemet. Detta görs genom att minska antal trafiksensorer varje trafikprognosmodell är ansvarig för. Det resulterar i mindre komplexa modeller med mindre mängd inmatningsdata. En mer decentraliserad och effektiv lösning kan uppnås eftersom modellerna kan distribueras till transportsystemets kant, d.v.s. nära trafiksensorns fysiska läge, vilket minskar prognosoch responstid för modellerna.

Participatory Sensing (PS) is a common mode of data collection where valuable data is gathered from many contributors, each providing data from the user’s or the device’s surroundings via a mobile device, such as a smartphone. This has the advantage of cost-efficiency and wide-scale data collection. One of the application areas for PS is the collection of traffic data. The cost of collecting roving sensor data, such as vehicle probe data, is significantly lower than that of traditional stationary sensors such as radar and inductive loops. The collected data could pave the way for providing accurate and high-resolution traffic information that is important to transportation planning. The problem with PS is that it is open, and anyone can register and participate in a sensing task. A malicious user is likely to submit false data without performing the sensing task for personal advantage or, even worse, to attack on a large scale with clear intentions. For example, in real-time traffic monitoring, attackers may report false alerts of traffic jams to divert traffic on the road ahead or directly interfere with the system’s observation and judgment of road conditions, triggering large-scale traffic guidance errors. An efficient method of assessing the trustworthiness of data is therefore required. The trustworthiness problem can be approximated as the problem of anomaly detection in time-series data. Traditional predictive model-based anomaly detection models include univariate models for univariate time series such as Auto Regressive Integrated Moving Average (ARIMA), hypothesis testing, and wavelet analysis, and recurrent neural networks (RNNs) for multiple time series such as Gated Recurrent Unit (GRU) and Long short-term memory (LSTM). When talking about traffic scenarios, some prediction models that consider both spatial and temporal dependencies are likely to perform better than those that only consider temporal dependencies, such as Diffusion Convolutional Recurrent Neural Network (DCRNN) and Spatial-Temporal Attention Wavenet (STAWnet). In this project, we built a detailed traffic condition participatory sensing scenario as well as an adversary model. The attacker’s intent is refined into four attack scenarios, namely faking congestion, prolonging congestion, and masking congestion from the beginning or midway through. On the basis, we established a mechanism for assessing the trustworthiness of the data using three traffic prediction models. One model is the time-dependent deep neural network prediction model DCRNN, and the other two are a simplified version of the model DCRNN-NoCov, which ignores spatial dependencies, and ARIMA. The ultimate goal of this evaluation mechanism is to give a list of attackers and to perform data filtering. We use the success rate of distinguishing users as benign or attackers as a metric to evaluate the system’s performance. In all four attack scenarios mentioned above, the system achieves a success rate of more than 80%, obtaining satisfactory results. We also discuss the more desirable attack strategies from the attacker’s point of view. / Participatory Sensing (PS) är ett vanligt sätt att samla in data där värdefulla data samlas in från många bidragsgivare, som alla tillhandahåller data från användarens eller enhetens omgivning via en mobil enhet, t.ex. en smartphone. Detta har fördelen av kostnadseffektivitet och omfattande datainsamling. Ett av tillämpningsområdena för PS är insamling av trafikdata. Kostnaden för att samla in data från mobila sensorer, t.ex. data från fordonssonderingar, är betydligt lägre än kostnaden för traditionella stationära sensorer, t.ex. radar och induktiva slingor. De insamlade uppgifterna skulle kunna bana väg för att tillhandahålla exakt och högupplöst trafikinformation som är viktig för transportplaneringen. Problemet med deltagande avkänning är att den är öppen och att vem som helst kan registrera sig och delta i en avkänningsuppgift. En illasinnad användare kommer sannolikt att lämna in falska uppgifter utan att utföra avkänningsuppgiften för personlig vinning eller, ännu värre, för att angripa en stor skala med tydliga avsikter. Vid trafikövervakning i realtid kan t.ex. angripare rapportera falska varningar om trafikstockningar för att avleda trafiken på vägen framåt eller direkt störa systemets observation och bedömning av vägförhållanden, vilket kan utlösa storskaliga fel i trafikstyrningen. Det finns därför ett akut behov av en effektiv metod för att bedöma uppgifternas tillförlitlighet. Problemet med trovärdighet kan approximeras som problemet med upptäckt av anomalier i tidsserier. Traditionella modeller för anomalidetektion som bygger på prediktiva modeller omfattar univariata modeller för univariata tidsserier, t.ex. ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average), hypotesprövning och waveletanalys, och återkommande neurala nätverk (RNN) för flera tidsserier, t.ex. GRU (Gated Recurrent Unit) och LSTM (Long short-term memory). När man talar om trafikscenarier kommer vissa prognosmodeller som tar hänsyn till både rumsliga och tidsmässiga beroenden sannolikt att prestera bättre än de som endast tar hänsyn till tidsmässiga beroenden, till exempel Diffusion Convolutional Recurrent Neural Network (DCRNN) och Spatial-Temporal Attention Wavenet (STAWnet). I det här projektet byggde vi upp ett detaljerat scenario för deltagande av trafikförhållanden och en motståndarmodell. Angriparens avsikt är raffinerad i fyra angreppsscenarier, nämligen att fejka trafikstockning, förlänga trafikstockning och maskera trafikstockning från början eller halvvägs in i processen. På grundval av detta har vi inrättat en mekanism för att bedöma uppgifternas tillförlitlighet med hjälp av tre typiska trafikprognosmodeller. Den ena modellen är den tidsberoende djupa neurala nätverksförutsägelsemodellen DCRNN, och de andra två är en förenklad version av modellen DCRNN-NoCov, som ignorerar rumsliga beroenden, och ARIMA. Det slutliga målet med denna utvärderingsmekanism är att ge en lista över angripare och att utföra datafiltrering. Vi använder framgångsfrekvensen när det gäller att särskilja användare som godartade eller angripare som ett mått för att utvärdera systemets prestanda. I alla fyra olika attackscenarier som nämns ovan uppnår systemet en framgångsfrekvens på mer än 80%, vilket ger tillfredsställande resultat. Vi diskuterar också de mer önskvärda angreppsstrategierna ur angriparens synvinkel.