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行程时间预测方法研究
被引量：
6
1
作者
柏梦婷
林杨欣
+1 位作者
马萌
王平
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第12期3753-3771,共19页
行程时间预测,有助于实施高级旅行者信息系统.自20世纪90年代起,已经有多种行程时间预测方法被研发出来.将行程时间预测方法分为模型驱动方法和数据驱动方法两大类.介绍了两种常见的模型驱动方法,即排队论模型和细胞传输模型.数据驱动...
行程时间预测,有助于实施高级旅行者信息系统.自20世纪90年代起,已经有多种行程时间预测方法被研发出来.将行程时间预测方法分为模型驱动方法和数据驱动方法两大类.介绍了两种常见的模型驱动方法,即排队论模型和细胞传输模型.数据驱动方法被分类为参数方法和非参数方法:参数方法包括线性回归、自回归集成移动平均和卡尔曼滤波,非参数方法包括神经网络、支持向量回归、最近邻和集成学习方法.对现有行程时间预测方法从源数据、预测范围、准确率、优缺点和适用范围等方面进行了分析总结.针对现有方法的一些缺点,提出了可能的解决方案.给出了一种新颖的数据预处理框架和一个行程时间预测模型,最后指出了未来的研究方向.
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关键词
行程时间预测
模型驱动
数据驱动
参数方法
非参数方法
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职称材料
题名
行程时间预测方法研究
被引量：
6
1
作者
柏梦婷
林杨欣
马萌
王平
机构
北京大学软件与微电子学院
软件工程国家工程研究中心(北京大学)
高可信软件技术教育部重点实验室(北京大学)
出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第12期3753-3771,共19页
基金
国家重点研发计划(2017YFB1200700)
国家自然科学基金(61701007)。
文摘
行程时间预测,有助于实施高级旅行者信息系统.自20世纪90年代起,已经有多种行程时间预测方法被研发出来.将行程时间预测方法分为模型驱动方法和数据驱动方法两大类.介绍了两种常见的模型驱动方法,即排队论模型和细胞传输模型.数据驱动方法被分类为参数方法和非参数方法:参数方法包括线性回归、自回归集成移动平均和卡尔曼滤波,非参数方法包括神经网络、支持向量回归、最近邻和集成学习方法.对现有行程时间预测方法从源数据、预测范围、准确率、优缺点和适用范围等方面进行了分析总结.针对现有方法的一些缺点,提出了可能的解决方案.给出了一种新颖的数据预处理框架和一个行程时间预测模型,最后指出了未来的研究方向.
关键词
行程时间预测
模型驱动
数据驱动
参数方法
非参数方法
Keywords
travel-time prediction
model-driven
data-driven
parametric methods
non-parametric methods
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
行程时间预测方法研究
柏梦婷
林杨欣
马萌
王平
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2020
6
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