短时旅行时间预测:时空时移特征分析
"基于时空时移特征的短时旅行时间预测" 这篇硕士学位论文的主题是"基于时空时移特征的短时旅行时间预测",主要探讨如何利用计算机科学与技术中的方法来预测交通网络中的短时旅行时间。论文作者是魏文静,指导教师是禹晓辉教授,来自计算机科学与技术学院,专业是计算机科学与技术,完成于2018年4月20日。 在交通管理和规划中,准确预测旅行时间是至关重要的,它能帮助优化交通流量,提高道路使用效率,以及为出行者提供准确的行程规划。论文的创新点可能在于利用时空时移特征,即结合空间和时间的动态变化信息,来改进旅行时间的预测模型。时空时移特征通常包括交通流的时空分布、历史交通状况、以及可能影响旅行时间的实时因素,如天气、路况等。 论文可能深入研究了如何提取这些特征,并构建相应的预测模型,可能采用了数据挖掘、机器学习或者深度学习等现代预测技术。这些技术可能包括时间序列分析、支持向量机、随机森林、神经网络,甚至可能是最新的深度学习架构如循环神经网络(RNN)或长短时记忆网络(LSTM),它们能够捕捉到时间序列数据中的长期依赖关系。 在实际应用中,这样的预测系统可能会集成到智能交通管理系统中,通过对历史数据的学习和实时数据的处理,实时预测未来一段时间内的旅行时间,从而帮助交通管理部门做出决策,例如调整信号灯控制策略,或者为公众提供实时的导航服务。 此外,论文可能还涉及了数据预处理、特征选择、模型训练和验证等多个环节,这些都是机器学习和预测建模过程中不可或缺的部分。对于原创性声明和使用授权的声明,这表明作者承诺论文内容的原创性和对山东大学的使用权授权,同意学校在保护知识产权的同时,可以将研究成果应用于教学和研究。 总体来说,这篇论文是对交通领域的一个重要贡献,通过结合时空信息和时移特性,提高了旅行时间预测的准确性,这对于改善城市交通状况和提升公众出行体验具有重要意义。
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