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DEVELOPMENT OF DYNAMIC MULTI-INTERVAL TRAFFIC VOLUME PREDICTION BASED ON SYSTEM APPROACH USING HISTORICAL AND REAL-TIME DATA

机译：基于历史和实时数据的基于系统方法的动态多区间交通流量预测开发

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The objective of this study is to introduce a dynamic model to estimate multi-interval trafficvolume using historical and real-time traffic volume data. This study was brought about bythe drawbacks of the existing single-interval prediction techniques, which have been widelyapplied for the estimation of future state. This paper also includes the applicability of theproposed model using real-world data. The developed model is based on the NearestNeighbor Non-Parametric Regression (NN-NPR) using real-time and historical data, whichare collected by Toll Collection System (TCS) and managed by Advanced Data ManagementSystem (ADMS) respectively. In an empirical study with real-world data, the presentedmulti-interval prediction model performed effectively in terms of prediction accuracy to thedegree of the application of real ITS systems.
机译：这项研究的目的是引入一种动态模型来估算多间隔流量 使用历史流量和实时流量数据。这项研究是由 现有的单间隔预测技术的缺点 申请了对未来状态的估计。本文还包括了 提出的使用实际数据的模型。开发的模型基于最近 使用实时和历史数据的邻居非参数回归（NN-NPR） 由收费系统（TCS）收集并由高级数据管理进行管理 系统（ADMS）分别。在对真实数据的实证研究中， 在预测精度方面有效地执行了多间隔预测模型 实际ITS系统的应用程度。

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