Key points are not available for this paper at this time.
زمن السفر هو مقياس أساسي في النقل. يُعد التنبؤ الدقيق بزمن السفر أمرًا بالغ الأهمية أيضًا لتطوير أنظمة النقل الذكية وأنظمة معلومات المسافرين المتقدمة. نحن نطبق الانحدار مع دعم المتجهات (SVR) لتنبؤ زمن السفر ونقارن نتائجه بأساليب التنبؤ بزمن السفر الأخرى باستخدام بيانات مرور حقيقية. نظرًا لأن آلات دعم المتجهات تتمتع بقدرة أكبر على التعميم وتضمن القيم الدنيا العالمية للبيانات التدريبية المعطاة، يُعتقد أن SVR ستؤدي بشكل جيد لتحليل السلاسل الزمنية. مقارنةً بالمتنبئين الأساسيين الآخرين، تُظهر نتائجنا أن نموذج SVR يمكن أن يقلل بشكل كبير من الأخطاء النسبية المتوسطة والأخطاء الجذرية التربيعية المتوسطة لأوقات السفر المتوقعة. نحن نستعرض جدوى تطبيق SVR في تنبؤ زمن السفر ونثبت أن SVR قابل للتطبيق ويؤدي بشكل جيد في تحليل بيانات المرور.
درس وو وآخرون (الأربعاء) هذا السؤال.