《表1 行程时间预测误差:基于参与式机器学习方法的行程时间动态预测模型》
图9~图12定性地说明了这几种方法都可以用来解决行程时间预测问题,大体上预测趋势都是一致的.为了量化各种算法的精确度,探究本文提出方法是否优于其他3种方法,基于无量纲和尺度无关原则,本文采用平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)和均方根误差(RMSE) 3个统计指标来缩小观察范围.本文计算了行程时间误差指标MAE、MAPE、RMSE,见表1.
图表编号 | XD00214188400 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2021.02.01 |
作者 | 周正华、丁益星、李永义、王启超、徐令宇 |
绘制单位 | 南京工业大学交通运输工程学院、南京工业大学交通运输工程学院、南京工业大学交通运输工程学院、弗吉尼亚理工大学交通学院、南京工业大学交通运输工程学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |