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論文篇-----基於時空時移特徵的短時旅行時間預測問題
時間 2021-01-12
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重要概念: 樸素方法:如歷史平均算法(HA),計算複雜度低,易於部署,然而正是因爲缺乏複雜計算,樸素方法通常存在預測結果精度不高的問題。 參數方法:是指方法模型結構已被預先定義,而模型參數數值需要在實驗中計算得到。這類方法主要基於時間序列分析,包括自迴歸滑動平均(ARMA)模型,差分自迴歸滑動平均(ARIMA)模型和時空差分自迴歸滑動平均(STARIMA)模型。這類方法的特點是根據歷史通行時間序列
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