Att förutsäga en vägs restid är en viktig uppgift vid ruttplanering och navigering. I takt med att mer GPS-information om bilar har samlats in för att övervaka stadstrafik c, har GPS-banor för oating bilar ofta använts för att förutsäga tågväg restid. De flesta banabaserade metoder bygger dock på att använda GPS-enheter och samla in realtidsdata på en stor taxi eet, som kan vara dyra och opålitliga i mindre städer. är arbetet handlar om problemet med att förutsäga tågväg restid när endast ett litet antal GPS oating bilar finns tillgängliga. Vi utvecklade en algoritm som lär sig lokala trängsel pa erns av en kompakt uppsättning av ofta delade vägar från historiska data. Med tanke på en tidsförutsägelse fråga, identifierar vi den nuvarande trängsel pa erns runt sökvägen från senaste banor, sedan drar dess restid i en nära framtid. Experimentella resultat med 10-15 taxis spåras i 11 månader i urbana områden i Shenzhen, Kina visar att vår förutsägelse har i genomsnitt 5,4 minuter av fel på resor av varaktighet 10-75 minuter. Resultatet förbättrar grundscenariot att använda rent historiska banor med 2-30 % för regioner med olika grad av regelbundenhet. Det överträffar också en toppmodern restidsförutsägelsemetod som använder både historiska banor och realtidsbanor.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. REF visar löftet om att prediktera restider med endast ett litet antal GPS-bilar.
Urban Travel Time Prediction using a Small Number of GPS Floating Cars
{'venue': "SIGSPATIAL'17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}