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公开(公告)号:CN1776739B
公开(公告)日:2015-04-22
申请号:CN200510113396.1
申请日:2005-10-17
Applicant: 微软公司
CPC classification number: G01C21/3676 , G01C21/36 , G06F17/30056 , G06F17/30241 , G06Q10/06 , G06T3/4092 , G06T19/003
Abstract: 本发明描述了基于统计的机器学习构造预测模型的系统和方法,这些预测模型可基于将交通系统抽象成一组随机变量来进行关于交通流量和拥塞的预报,这组随机变量包括表示直至关键的麻烦多的地点处会有拥塞、及拥塞将解除的时间量的变量。观测的数据包括交通流量和动态,以及诸如一天中的时间和一周中的日子、假期、学校状况、诸如体育比赛等大型集会的时间安排和性质、天气报告、交通事件报告、和建设与封路等其它环境数据。该预报方法用于报警,即在移动设备或桌面上显示关于拥塞的预测的图形信息,并用于离线和实时的自动路线推荐和计划。
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公开(公告)号:CN1776739A
公开(公告)日:2006-05-24
申请号:CN200510113396.1
申请日:2005-10-17
Applicant: 微软公司
IPC: G06Q50/00
CPC classification number: G01C21/3676 , G01C21/36 , G06F17/30056 , G06F17/30241 , G06Q10/06 , G06T3/4092 , G06T19/003
Abstract: 描述了基于统计的机器学习构造预测模型的系统和方法,这些预测模型可基于将交通系统抽象成一组随机变量来进行关于交通流量和拥塞的预报,这组随机变量包括表示直至关键的麻烦多的地点处会有拥塞、及拥塞将解除的时间量的变量。观测的数据包括交通流量和动态,以及诸如一天中的时间和一周中的日子、假期、学校状况、诸如体育比赛等大型集会的时间安排和性质、天气报告、交通事件报告、和建设与封路等其它环境数据。该预报方法用于报警,即在移动设备或桌面上显示关于拥塞的预测的图形信息,并用于离线和实时的自动路线推荐和计划。
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