基于表示学习的车辆到达时间预测

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摘要：随着智慧交通的兴起，人们对高效率出行的需求日益增加，因而寻求更优秀的模型来估计车辆行驶时间成为首要任务。由于交通系统有较强的非线性，并且受天气、时间等多种因素影响，综合考虑历史车流量信息和当前路况，提出了一种基于表示学习的多模态拟舍模型。将车辆行驶时间估计（ETA）问题视为一个基于一组合有大量有效特征的纯时空序列的回归问题，分别采用不同的机器学习模型来解决每一部分的回归问题。（剩余2668字）

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