在研究依赖多期索赔次数的奖惩系统时,Centeno and Andrade通过等级拆分方法,使新奖惩系统具有一阶马氏性.然而,现有文献并没有给出规范的拆分等级方法.本文利用高阶马尔科夫链有关知识,给出了一种程序化的拆分等级法,并把它用于葡萄牙...在研究依赖多期索赔次数的奖惩系统时,Centeno and Andrade通过等级拆分方法,使新奖惩系统具有一阶马氏性.然而,现有文献并没有给出规范的拆分等级方法.本文利用高阶马尔科夫链有关知识,给出了一种程序化的拆分等级法,并把它用于葡萄牙的奖惩系统,得到了与Centeno and Andrade相同的结果,验证了新方法的合理性.展开更多
信息技术的快速发展,为交通研究和城市交通管理提供了大规模、多样化的数据资源,并为城市交通状态估计和交通流预测方法的研究提供了有力支持。将城市交叉口视为一个微观交通系统,采用数据驱动与领域知识结合的方式,建立微观层次的交通...信息技术的快速发展,为交通研究和城市交通管理提供了大规模、多样化的数据资源,并为城市交通状态估计和交通流预测方法的研究提供了有力支持。将城市交叉口视为一个微观交通系统,采用数据驱动与领域知识结合的方式,建立微观层次的交通因子状态网络模型(Traffic Factor State Network, TFSN),考察交通因素之间的相互关联,并考虑环境因素的影响。该模型结合交通因子和环境影响因子的影响,通过对交通流数据进行聚类分析,估算出对应于环境影响因子的交通状态,并通过实际案例验证其物理意义以及与交通流实际状态的对应关系。进一步地,基于不同交通状态下的交通流数据建立高阶多元马尔可夫链,进行交通流预测,并根据交通流时间序列的聚类性能指标提高模型的预测准确性。对数据序列马氏性强弱、马尔可夫模型阶数与模型预测准确性之间关系进行分析。研究结果表明:根据马氏性合理选择马尔可夫模型的阶数可以提升模型预测准确性;直接对原始交通流数据进行预测的平均绝对百分比误差为24.61%,而不同交通状态下交通流预测的平均绝对百分比误差为16.99%,相比直接预测误差下降了7.62%,验证了所提出的微观交通因子状态网络的有效性和可用性。展开更多
文摘在研究依赖多期索赔次数的奖惩系统时,Centeno and Andrade通过等级拆分方法,使新奖惩系统具有一阶马氏性.然而,现有文献并没有给出规范的拆分等级方法.本文利用高阶马尔科夫链有关知识,给出了一种程序化的拆分等级法,并把它用于葡萄牙的奖惩系统,得到了与Centeno and Andrade相同的结果,验证了新方法的合理性.
文摘信息技术的快速发展,为交通研究和城市交通管理提供了大规模、多样化的数据资源,并为城市交通状态估计和交通流预测方法的研究提供了有力支持。将城市交叉口视为一个微观交通系统,采用数据驱动与领域知识结合的方式,建立微观层次的交通因子状态网络模型(Traffic Factor State Network, TFSN),考察交通因素之间的相互关联,并考虑环境因素的影响。该模型结合交通因子和环境影响因子的影响,通过对交通流数据进行聚类分析,估算出对应于环境影响因子的交通状态,并通过实际案例验证其物理意义以及与交通流实际状态的对应关系。进一步地,基于不同交通状态下的交通流数据建立高阶多元马尔可夫链,进行交通流预测,并根据交通流时间序列的聚类性能指标提高模型的预测准确性。对数据序列马氏性强弱、马尔可夫模型阶数与模型预测准确性之间关系进行分析。研究结果表明:根据马氏性合理选择马尔可夫模型的阶数可以提升模型预测准确性;直接对原始交通流数据进行预测的平均绝对百分比误差为24.61%,而不同交通状态下交通流预测的平均绝对百分比误差为16.99%,相比直接预测误差下降了7.62%,验证了所提出的微观交通因子状态网络的有效性和可用性。
