论文部分内容阅读
为了提高智能交通系统的事件处理效率,该文通过建立一种时滞模型来发现波动的交通相关事件的交错时滞分布,运用最大期望(EM)算法挖掘相关事件的时间依赖时滞。同时,为了发现一个大规模事件集合中的时滞分布,优化了EM算法,提出了一种近似线性的近似算法。通过实验证明了该方法在挖掘智能交通系统相关事件时间时滞方面的有效性和可行性。