本文關(guān)鍵詞：適于城市交通時(shí)序空間數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)的層疊泛化模型

  更多相關(guān)文章： 時(shí)序數(shù)據(jù)分析 城市交通 集成學(xué)習(xí) 層疊泛化 魯棒性

【摘要】：受地理過(guò)程的動(dòng)態(tài)隨機(jī)性影響,時(shí)序空間數(shù)據(jù)建模普遍存在先驗(yàn)知識(shí)缺乏與模型參數(shù)設(shè)置問(wèn)題,導(dǎo)致單一模型難以有效地反映地理系統(tǒng)的整體運(yùn)行狀態(tài)。本文提出了一個(gè)普適性的集成學(xué)習(xí)框架,設(shè)計(jì)了基于異態(tài)集成學(xué)習(xí)的層疊泛化模型,按照組合模型最大化減小原始預(yù)測(cè)誤差原則改進(jìn)了層疊泛化模型平均輸出的混合策略,并基于error-ambiguity decomposition對(duì)提出的層疊泛化模型的有效性進(jìn)行了數(shù)學(xué)證明。基于北京市交通路網(wǎng)通行狀態(tài)數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,層疊泛化模型的均方根誤差與平均絕對(duì)誤差均小于單一模型;平均絕對(duì)誤差方差均小于基于數(shù)理統(tǒng)計(jì)的混合模型,驗(yàn)證了層疊泛化模型在時(shí)序空間數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)方面的優(yōu)越性。
【作者單位】： 中國(guó)科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所資源與環(huán)境信息系統(tǒng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： 時(shí)序數(shù)據(jù)分析 城市交通 集成學(xué)習(xí) 層疊泛化 魯棒性
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41271408、41401460)
【分類號(hào)】：U491;P208
【正文快照】： 1引言當(dāng)前,隨著ICT(Information Communication Tech-nology,ICT)技術(shù)的發(fā)展,越來(lái)越多的傳感器被布置與應(yīng)用到城市交通狀態(tài)的數(shù)據(jù)搜集過(guò)程中,如浮動(dòng)車、手機(jī)信令、紅外探測(cè)儀、公交車輛及可穿戴設(shè)備,極大地豐富了智能交通系統(tǒng)(Intelligent TransportSystem,ITS)與城市GIS研究

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本文編號(hào)：782042