机译:通过线性转换历史交通模式以适应当前交通状况,改善在线汽车导航的短期旅行时间预测
机译:通过线性转换历史交通模式以适应当前交通状况,改善在线汽车导航的短期旅行时间预测
机译:识别正常和异常交通状况下的模式以进行短期交通预测
机译:使用历史季节性模式和贝叶斯统计数据提高短期交通流量的组分配和AADT估算精度
机译:新颖的三阶段框架,用于正常和异常交通状况下的短期旅行时间预测
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SARIMA-SDGM混合预测模型在不同数据收集时间间隔下的短期交通速度预测
机译:混合交通条件下的总线旅行时间预测:集成过境智能卡和汽车蓝牙数据