Global Positioning System; intelligent transportation systems; road traffic; time series; Berlin; Germany; STARIMA-based traffic prediction model; historical GPS traffic data; intelligent transportation systems; traffic time series segmentation; urban short-term traffic prediction; Autoregressive processes; Mathematical model; Prediction algorithms; Predictive models; Roads; Time series analysis; Training;
机译:基于马尔可夫的时间序列建模框架,用于各种外部条件下的交通网络状态预测
机译:现实交通场景的频谱占用预测:时间序列与基于学习的模型
机译:频谱占用预测对现实交通场景:时间序列与基于学习的模型
机译:评估时间序列分割对基于星级的交通预测模型的影响
机译:具有实时数据的流量流建模,用于在线网络流量估计和预测。
机译:使用相对平均绝对误差评估时间序列预测模型的案例研究
机译:动态局部模型,用于金融时间序列的细分和预测
机译:模型分割准则在时间序列和数字图像聚类分割中的应用。