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An Empirical Study of With-in Day OD Prediction Using Taxi GPS Data in Singapore

机译:在新加坡使用出租车GPS数据进行实时预报的实证研究

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摘要

The real-time OD prediction is a vital issue in DTA based traffic prediction systems. Previousresearches along this direction are very sparse due to the low availability of OD volume observations.This study, utilizing the taxi GPS data collected in Singapore, demonstrated the effectiveness ofdifferent statistical models in predicting the future OD. The performance of four different classicalstatistical methods including historical average, ARIMA model, KNN method and ANN model aretested and compared using the dataset. The study has demonstrated that ANN models have highestoverall prediction accuracy compared with other methods and can provide reliable prediction up toseveral hours range.
机译:在基于DTA的流量预测系统中,实时OD预测是至关重要的问题。以前的 由于OD量观测的可用性低,沿该方向进行的研究非常稀疏。 这项研究利用在新加坡收集的出租车GPS数据,证明了 预测未来OD的不同统计模型。四种不同的古典表现 统计方法包括历史平均值,ARIMA模型,KNN方法和ANN模型 使用数据集进行测试和比较。研究表明,人工神经网络模型具有最高的 与其他方法相比,整体预测精度高,并且可以提供可靠的预测 几个小时的范围。

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