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在智能交通系统中使用机器学习进行短期预测的经验。 (英语) Zbl 1359.68246号

小结:自行车共享系统(BSS)是一种智能交通工具,对城市交通具有积极影响。为了提高BSS用户的满意度,在运行时通知他/她站点的状态是很有用的,事实上,大多数当前系统都通过web提供的服务提供每个扩展底座中停放自行车数量的信息。然而,当始发站为空时,用户也可以很高兴地了解情况将如何发展,尤其是自行车是否会到达(到达站满时反之亦然)。
为了实现这一期望,我们设想服务部门能够做出预测,并推断是否有正在使用的自行车很有可能会被送回她/他正在等待的车站。因此,本文的目的是分析这些服务的可行性。为此,我们提出了使用机器学习方法的想法,提出并比较了不同的解决方案。

MSC公司:

68T05型 人工智能中的学习和自适应系统
68单位35 信息系统的计算方法(超文本导航、接口、决策支持等)
90B06型 运输、物流和供应链管理
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
全文: 内政部

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