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数据稀疏和数据缺失情况下的旅行时间预测研究

2016年 应用技术  初期阶段
  • 成果简介
　　“数据稀疏和数据缺失情况下的旅行时间预测方法体系”项目将城市道路个体车辆旅行时间和整体交通流运动规律研究有机结合在一起，着力发展基于贝叶斯网络的旅行时间预测模型。我们将数据稀疏、数据缺失和小样本转化为特定结构的后验知识，统一考察后验知识结构和数量的变化对于贝叶斯推理结果的影响，最终改进目前的旅行时间预测算法。相关结果可用于匝道控制等多方面，具有重要的学术意义和广阔的应用前景。...
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