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为了解决目前市面上的导航软件无法针对用户个性化预测的问题,本文提出了基于边缘计算的道路行程时间预测的预测思想,并在之后就系统架构和预测过程进行了详细论述。为了实现个性化预测,本文根据速度变化特征将用户的行为模式分成了三类,并对每一类行为模式构建了对应的数据集。在基于用户行为模式的预测算法方面,本文对每一类数据集分别应用了ELM模型和LSTM模型,通过对模型的预测表现进行对比确定了最优模型,并将模型及其参数装载到边缘端。最终,本文通过大量的实验,将该研究所提供的时间预测和百度地图提供的时间预测进行对比