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手机用户上网时段的混合Markov预测方法
被引量：
4
1
作者
方志祥
于冲
+2 位作者
张韬
冯明翔
倪雅倩
《地球信息科学学报》
CSCD
北大核心
2017年第8期1019-1025,共7页
手机用户上网时段研究与预测对手机用户行为与模式分析、网络服务内容设计、网络黏性与心理、移动互联商业智能等具有重要意义。本文结合Markov模型和关联规则模型,提出一种手机用户上网时段的混合Markov预测方法——Lift-Markov(LM)方...
手机用户上网时段研究与预测对手机用户行为与模式分析、网络服务内容设计、网络黏性与心理、移动互联商业智能等具有重要意义。本文结合Markov模型和关联规则模型,提出一种手机用户上网时段的混合Markov预测方法——Lift-Markov(LM)方法,并采用中国某城市4G手机用户流量上网产生的流量收费数据进行实验验证与分析。研究发现:该实验区域37.66%的手机用户个体存在明显的以天为周期的周期性特性;本文所提出的LM方法在10、20、30、40、50、60 min间隔时的平均预测准确率都优于Markov模型和Mostvalue模型,其中在60 min间隔时能达到79.75%的平均准确率,优于Markov模型(74.64%)和Mostvalue模型(64.44%);LM方法的预测准确率分布相比于其他2种模型都要窄,而且密度分布峰值最高、标准差最小,说明本文方法对人群的上网时段预测准确率较为集中与稳定,具有较好的预测性能。
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关键词
手机上网数据
手机上网行为
上网时间特征
时段
预测
混合Markov方法
原文传递
基于时空特征向量的城市快速路交通状态长时段预测
被引量：
3
2
作者
姚博凡
邓如丰
+1 位作者
熊宸
蔡铭
《中山大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第3期115-123,共9页
针对交通状态长时段预测问题,提出了基于时空特征向量的长时段交通状态预测模型。该模型在分析交通状态变化时空关联性的基础上,构建了表征交通状态变化规律的时空特征向量,包括时间轴特征、路段历史平均交通状态特征、时间常发拥堵特...
针对交通状态长时段预测问题,提出了基于时空特征向量的长时段交通状态预测模型。该模型在分析交通状态变化时空关联性的基础上,构建了表征交通状态变化规律的时空特征向量,包括时间轴特征、路段历史平均交通状态特征、时间常发拥堵特征和上下游路段的历史交通状态特征。单路段预测实验结果表明,模型预测准确度较高,全天预测准确度在90%左右,高峰预测准确度在80%左右。此外,与单一时间特征相比,提出的时空特征向量能显著提高预测准确度。多路段的实验结果表明,基于时空特征向量的SVM预测方法具有较好的普适性,全天平均预测准确度达到了95%左右,高峰平均预测准确度达到了88%左右。
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关键词
长
时段
预测
支持向量机
交通状态
时空特征向量
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职称材料
基于模糊积分的岩堆群边坡危险性时段预测研究
3
作者
陈俊
《低碳世界》
2016年第21期251-252,共2页
应用模糊数学理论,将模糊积分方法具体应用到岩堆边坡危险性预测研究中,结合预测边坡实际情况,收集同类型边坡监测实例作为样本,并建立针对岩堆边坡的预测模型隶属度函数,实现预测模型的关联。采用模糊积分方法对实例边坡进行时段预测,...
应用模糊数学理论,将模糊积分方法具体应用到岩堆边坡危险性预测研究中,结合预测边坡实际情况,收集同类型边坡监测实例作为样本,并建立针对岩堆边坡的预测模型隶属度函数,实现预测模型的关联。采用模糊积分方法对实例边坡进行时段预测,预测结果与实际情况基本吻合。
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关键词
预测
模型
隶属度函数
模糊积分
危险性
时段
预测
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职称材料
题名
手机用户上网时段的混合Markov预测方法
被引量：
4
1
作者
方志祥
于冲
张韬
冯明翔
倪雅倩
机构
武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室
地球空间信息技术协同创新中心
中国移动通信集团湖北有限公司业务支撑中心
出处
《地球信息科学学报》
CSCD
北大核心
2017年第8期1019-1025,共7页
基金
国家自然科学基金项目(41231171
41371420)
+1 种基金
湖北省青年英才开发计划
武汉大学自主科研项目拔尖创新人才类资助项目(2042015KF0167)
文摘
手机用户上网时段研究与预测对手机用户行为与模式分析、网络服务内容设计、网络黏性与心理、移动互联商业智能等具有重要意义。本文结合Markov模型和关联规则模型,提出一种手机用户上网时段的混合Markov预测方法——Lift-Markov(LM)方法,并采用中国某城市4G手机用户流量上网产生的流量收费数据进行实验验证与分析。研究发现:该实验区域37.66%的手机用户个体存在明显的以天为周期的周期性特性;本文所提出的LM方法在10、20、30、40、50、60 min间隔时的平均预测准确率都优于Markov模型和Mostvalue模型,其中在60 min间隔时能达到79.75%的平均准确率,优于Markov模型(74.64%)和Mostvalue模型(64.44%);LM方法的预测准确率分布相比于其他2种模型都要窄,而且密度分布峰值最高、标准差最小,说明本文方法对人群的上网时段预测准确率较为集中与稳定,具有较好的预测性能。
关键词
手机上网数据
手机上网行为
上网时间特征
时段
预测
混合Markov方法
Keywords
mobile phone data
surfing behaviors by mobile phone
characteristics of surfing time
time period prediction
mixed Markov method
分类号
O211.62 [理学—概率论与数理统计]
TN929.53 [理学—数学]
原文传递
题名
基于时空特征向量的城市快速路交通状态长时段预测
被引量：
3
2
作者
姚博凡
邓如丰
熊宸
蔡铭
机构
中山大学智能工程学院
广东省智能交通系统重点实验室
佛山交通运行监测中心
出处
《中山大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第3期115-123,共9页
基金
国家重点研发计划(2018YFB1601000)
中央高校基本科研业务费(19lgpy290)。
文摘
针对交通状态长时段预测问题,提出了基于时空特征向量的长时段交通状态预测模型。该模型在分析交通状态变化时空关联性的基础上,构建了表征交通状态变化规律的时空特征向量,包括时间轴特征、路段历史平均交通状态特征、时间常发拥堵特征和上下游路段的历史交通状态特征。单路段预测实验结果表明,模型预测准确度较高,全天预测准确度在90%左右,高峰预测准确度在80%左右。此外,与单一时间特征相比,提出的时空特征向量能显著提高预测准确度。多路段的实验结果表明,基于时空特征向量的SVM预测方法具有较好的普适性,全天平均预测准确度达到了95%左右,高峰平均预测准确度达到了88%左右。
关键词
长
时段
预测
支持向量机
交通状态
时空特征向量
Keywords
long-term prediction
support vector machine
traffic status
spatio-temporal eigenvector
分类号
U491 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
下载PDF
职称材料
题名
基于模糊积分的岩堆群边坡危险性时段预测研究
3
作者
陈俊
机构
贵州正业工程技术投资有限公司
出处
《低碳世界》
2016年第21期251-252,共2页
文摘
应用模糊数学理论,将模糊积分方法具体应用到岩堆边坡危险性预测研究中,结合预测边坡实际情况,收集同类型边坡监测实例作为样本,并建立针对岩堆边坡的预测模型隶属度函数,实现预测模型的关联。采用模糊积分方法对实例边坡进行时段预测,预测结果与实际情况基本吻合。
关键词
预测
模型
隶属度函数
模糊积分
危险性
时段
预测
分类号
P642.22 [天文地球—工程地质学]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
手机用户上网时段的混合Markov预测方法
方志祥
于冲
张韬
冯明翔
倪雅倩
《地球信息科学学报》
CSCD
北大核心
2017
4
原文传递
2
基于时空特征向量的城市快速路交通状态长时段预测
姚博凡
邓如丰
熊宸
蔡铭
《中山大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2021
3
下载PDF
职称材料
3
基于模糊积分的岩堆群边坡危险性时段预测研究
陈俊
《低碳世界》
2016
0
下载PDF
职称材料
已选择
0
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