《表2 不同权重条件下的GMTSM可靠性比较》

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《基于高斯混合-时间序列模型的轨迹预测》

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本文将GMTSM、GMM和ARIMA三种模型之间的相似度计算的权重（式 （15）得到的权重） 和GMM、ARIMA两种子模型可靠性得到的权重（每个子模型可靠性与所有子模型可靠性之和的比值）进行混合模型可靠性比较。数据来源于微软亚洲研究院T-Driver数据，分别在法定节假日期间采集的三组数据集（D1，D2，D3）上进行比较，如表2所示。从表2可以看出，通过计算GMTSM、GMM和ARIMA三种模型之间的相似度求得子模型权重比直接通过子模型可靠性得到权重的混合模型可靠性要高，因此，本文选用三个模型的相似度进行权重的计算。