基于稀疏高斯过程混合模型的短时交通流预测.pdf
<h3>一、基本信息</h3><p>文档名称：基于稀疏高斯过程混合模型的短时交通流预测</p>
<p>文档格式：pdf格式</p>
<p>文档大小：0.93MB</p>
<p>总页数：7页</p>
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<h3>二、简介</h3>
<p>《基于稀疏高斯过程混合模型的短时交通流预测》是一篇研究如何利用机器学习方法提高交通流量预测精度的论文。文章提出了一种结合稀疏高斯过程与混合模型的算法，旨在解决传统方法在处理非线性、不确定性交通数据时的不足。该模型通过引入稀疏近似技术，有效降低了计算复杂度，同时保持了较高的预测精度。实验结果表明，该方法在多个真实交通数据集上均表现出良好的性能，为智能交通系统提供了有力的技术支持。</p>
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<h3>三、预览</h3>
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