行程时间预测,travel time prediction
1)travel time prediction行程时间预测
1.Research on Link Travel Time Prediction Based on GPS&GIS;基于GPS/GIS的路段行程时间预测研究
2.On Traffic Data Fusion and Travel Time Prediction Based on Gradient Calibration Method;基于梯度校正法的交通数据融合和行程时间预测研究
3.This paper presents a hybrid model for urban arterialtravel time prediction based on the so-called state space neural networks (SSNN) and the extended Kalman Filter(EKF).提出了一种基于状态空间神经网络(SSNN)和拓展卡尔曼滤波(EKF)的混合式行程时间预测模型。
英文短句/例句
1.Research on Link Travel Time Prediction Based on GPS&GIS;基于GPS/GIS的路段行程时间预测研究
2.Analysis of Travel Time Prediction Based on BRT EnvironmentBRT环境下车辆行程时间预测分析
3.Prediction Study for Urban Link Travel Time Based on Floating-car Data;基于浮动车数据的城市路段行程时间预测研究
4.The Research On the Predict Model of Travel Time Based on Pattern Match基于模式匹配的行程时间预测模型研究
5.Link Travel Time Prediction Method Based on Microscopic Simulation基于微观仿真的路段行程时间预测方法
6.The Prediction Model of Dynamic Road Running Time Based on FCE基于模糊综合评判的动态路径行程时间预测模型
7.Study on Route Travel Time Prediction Based on Radial Basis Function (RBF) Neural Network;基于径向基函数（RBF）神经网络的路段行程时间预测研究
8.On Traffic Data Fusion and Travel Time Prediction Based on Gradient Calibration Method;基于梯度校正法的交通数据融合和行程时间预测研究
9.Research of Bus Travel Time Calculation and Prediction System Based on GPS Data基于GPS数据的公交行程时间计算与预测系统
10.Travel Time Statistical Analysis and Prediction for the Urban Freeway城市快速路行程时间的统计分析与预测
11.Prediction Model of Bus Arrival Time Based on Dynamic Percentile Link Travel Time基于动态百分位行程时间的公交到站时间预测模型
12.Without regular time relationship;unexpected or unpredictable with respect to the execution of a program"s instructions.没有规则的时间关系，对程序指令的执行是无法预料或不可预测的。
13.Then,we make prediction with moving exponential average model after the analysis of the travel time series. Finally,we present reasonable justification.通过分析行程时间时间序列的时变特性 ,利用指数平滑模型进行预测 ,最后提出合理的修正方法
14.RESEARCH ON PREDICATING APPLICATION’S EXECUTION TIME IN HETEROGENEOUS DISTRIBUTED COMPUTING ENVIROMENT异构分布计算环境下应用程序的执行时间预测研究
15.Study on the Methods of Travel Time Collection and Estimation for Urban Roadway Based on FC;基于浮动车的城市道路行程时间采集与预测方法研究
16.Quality Prediction Based on Sub-Stage LS-SVM for Batch Processes基于子时段LS-SVM的间歇过程质量预测
17.Link Travel Time Estimation Based on Probe Vehicle Data基于探测车数据的路段行程时间估计
18.Study on Time-Frequency Horizon Modeling and Batch Model Predictive Control for Batch Process;间歇过程时频域建模及其模型预测控制研究
相关短句/例句
predictive route travel time预测型行程时间
3)estimation of dynamic road travel time动态行程时间预测
4)vehicle travel time prediction车辆行程时间预测
1.Then,on the basis of such algorithm,it built BRTvehicle travel time prediction model.在现代ITS环境中,公交车辆行程时间预测是实现公共交通智能化调度子系统、电子站牌显示子系统及公交信息服务子系统的必要条件。
5)Travel Time Prediction路段行程时间预测
1.Study on RouteTravel Time Prediction Based on Radial Basis Function (RBF) Neural Network;基于径向基函数（RBF）神经网络的路段行程时间预测研究
6)Travel Time Prediction (TTP)行程时间预测技术
延伸阅读
时间序列预测法什么是时间序列预测法？一种历史资料延伸预测，也称历史引伸预测法。是以时间数列所能反映的社会经济现象的发展过程和规律性，进行引伸外推，预测其发展趋势的方法。时间序列，也叫时间数列、历史复数或动态数列。它是将某种统计指标的数值，按时间先后顺序排到所形成的数列。时间序列预测法就是通过编制和分析时间序列，根据时间序列所反映出来的发展过程、方向和趋势，进行类推或延伸，借以预测下一段时间或以后若干年内可能达到的水平。其内容包括：收集与整理某种社会现象的历史资料；对这些资料进行检查鉴别，排成数列；分析时间数列，从中寻找该社会现象随时间变化而变化的规律，得出一定的模式；以此模式去预测该社会现象将来的情况。时间序列预测法的步骤第一步收集历史资料，加以整理，编成时间序列，并根据时间序列绘成统计图。时间序列分析通常是把各种可能发生作用的因素进行分类，传统的分类方法是按各种因素的特点或影响效果分为四大类：(1)长期趋势；(2)季节变动；(3)循环变动；(4)不规则变动。第二步分析时间序列。时间序列中的每一时期的数值都是由许许多多不同的因素同时发生作用后的综合结果。第三步求时间序列的长期趋势(T)季节变动(s)和不规则变动(I)的值，并选定近似的数学模式来代表它们。对于数学模式中的诸未知参数，使用合适的技术方法求出其值。第四步利用时间序列资料求出长期趋势、季节变动和不规则变动的数学模型后，就可以利用它来预测未来的长期趋势值T和季节变动值s，在可能的情况下预测不规则变动值I。然后用以下模式计算出未来的时间序列的预测值Y：加法模式T+S+I=Y乘法模式T%26times;S%26times;I=Y如果不规则变动的预测值难以求得，就只求长期趋势和季节变动的预测值，以两者相乘之积或相加之和为时间序列的预测值。如果经济现象本身没有季节变动或不需预测分季分月的资料，则长期趋势的预测值就是时间序列的预测值，即T=Y。但要注意这个预测值只反映现象未来的发展趋势，即使很准确的趋势线在按时间顺序的观察方面所起的作用，本质上也只是一个平均数的作用，实际值将围绕着它上下波动。时间序列预测法的分类时间序列预测法可用于短期、中期和长期预测。根据对资料分析方法的不同，又可分为：简单序时平均数法、加权序时平均数法、移动平均法、加权移动平均法、趋势预测法、指数平滑法、季节性趋势预测法、市场寿命周期预测法等。简单序时平均数法也称算术平均法。即把若干历史时期的统计数值作为观察值，求出算术平均数作为下期预测值。这种方法基于下列假设：%26ldquo;过去这样，今后也将这样%26rdquo;，把近期和远期数据等同化和平均化，因此只能适用于事物变化不大的趋势预测。如果事物呈现某种上升或下降的趋势，就不宜采用此法。加权序时平均数法就是把各个时期的历史数据按近期和远期影响程度进行加权，求出平均值，作为下期预测值。简单移动平均法就是相继移动计算若干时期的算术平均数作为下期预测值。加权移动平均法即将简单移动平均数进行加权计算。在确定权数时，近期观察值的权数应该大些，远期观察值的权数应该小些。上述几种方法虽然简便，能迅速求出预测值，但由于没有考虑整个社会经济发展的新动向和其他因素的影响，所以准确性较差。应根据新的情况，对预测结果作必要的修正。指数平滑法即根据历史资料的上期实际数和预测值，用指数加权的办法进行预测。
