【摘 要】
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针对不同时间道路车流量变化下轨迹预测误差变化大的问题,提出基于概率分布模型的高斯混合时间序列模型(GMTSM),对海量车辆历史轨迹进行模型回归和路段车流量的分析以实现车
【基金项目】
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“十三五”国家重点研发计划项目(2018YFC0407105);华能集团重点研发项目(HNKJ17-21)~~
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针对不同时间道路车流量变化下轨迹预测误差变化大的问题,提出基于概率分布模型的高斯混合时间序列模型(GMTSM),对海量车辆历史轨迹进行模型回归和路段车流量的分析以实现车辆轨迹预测。首先,针对均匀网格划分方法容易造成相关轨迹点分裂的问题,提出迭代式网格划分来实现轨迹点的数量均衡;其次,训练并结合高斯混合模型(GMM)和时间序列分析中的差分自回归滑动平均模型(ARIMA);然后,为了避免GMTSM中子模型自身的不稳定性对预测结果产生干扰,对子模型的预测进行误差分析,动态计算子模型的权重;最后,依据动态权重组合
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