Beslagsfördelningen av restiden i fordonstrafiken är en viktig tillämpning av spatio-temporal data mining. Medan regressionsmetoder för att förutsäga den förväntade restiden är standardmetoder för att förutsäga restiden, måste vi uppskatta fördelningen av restiden när vi använder de senaste riskkänsliga vägrekommendationerna. Författarna introducerar en ny icke-parametrisk täthetsskattning av restid för varje väg eller länk. Den nya estimatorn består av basfunktioner som modelleras som blandningar av gamma- eller log-normala densitetsfunktioner, en gles länklikviditetsmatris som ges som en ungefärlig diffusionskärna på en länkanslutningskurva och vikter för varje länk. Till skillnad från de befintliga icke-parametriska metoder som är beräkningsintensiva är den nya estimatorn stabilt tillämplig på stora datamängder, eftersom basfunktionerna och vikterna är globalt optimerade med en snabb konvex klusteralgoritm. Experimentella resultat med hjälp av verkliga sond-bildata visar fördelar med den nya icke-parametriska estimatorn jämfört med parametriska regressionsmetoder.
I REF uppskattar författarna fördelningen av restid från GPS-data för användning i routing och route-recommendation.
Large-Scale Nonparametric Estimation of Vehicle Travel Time Distributions
{'venue': 'In SDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}