Många faktorer kan påverka förutsägbarheten för allmänna busstjänster som trafik, väder och lokala evenemang. Andra aspekter, såsom veckodag eller dygnstid, kan påverka bussresorna också, antingen direkt eller tillsammans med andra variabler. Den exakta karaktären hos sådana samband mellan restider och prediktorvariabler är dock inte känd i de flesta situationer. I detta dokument utvecklar vi ett ramverk som möjliggör flexibel modellering av bussresor genom användning av Additive Models. I synnerhet modellerar vi restider som summan av linjära och icke-linjära termer som modelleras som smidiga funktioner av prediktorvariabler. Den föreslagna modellklassen ger en principiell statistisk ram som är mycket flexibel när det gäller modellbyggande. De experimentella resultaten visar en enhetlig överlägsen prestanda hos vår bästa modell jämfört med tidigare förutsägelser när de tillämpas på en mycket stor GPS-datamängd som erhålls från bussar som körs i staden Rio de Janeiro.
REF presenterade en särskild studie om staden Rio de Janeiro.
Bus Travel Time Predictions Using Additive Models
{'venue': '2014 IEEE International Conference on Data Mining', 'journal': '2014 IEEE International Conference on Data Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}