A Novel Method for Predictive Aggregate Queries over Data Streams in Road Networks Based on STES Methods

机译：基于STES方法的路网数据流预测聚合查询新方法

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Effective real-time traffic flow prediction can improve the status of traffic congestion. A lot of traffic flow predictive methods focus on vehicles' specific information (such as vehicles id, position, speed, etc.). This paper proposes a novel method for predictive aggregate queries over data streams in road networks based on STES methods. The novel method obtains approximate aggregate queries results by less storage space and time consuming. Experiments show that it can better do aggregate prediction compared with the ES methods based on DynSketch, as well as SAES method based on DS.

机译：有效的实时交通流量预测可以改善交通拥堵状况。许多交通流量预测方法着眼于车辆的特定信息（例如车辆ID，位置，速度等）。本文提出了一种基于STES方法的道路网络数据流预测性聚合查询的新方法。该新颖方法以较少的存储空间和时间来获得近似的聚合查询结果。实验表明，与基于DynSketch的ES方法以及基于DS的SAES方法相比，它可以更好地进行聚集预测。

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来源
《International conference on industrial engineering and other applications of applied intelligence systems》|2014年|130-139|共10页
会议地点
作者
Jun Feng; Yaqing Shi; Zhixian Tang; Caihua Rui; Xurong Min;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类
关键词
road networks; data streams; STES methods; predictive aggregate queries;

机译：道路网;数据流; STES方法;预测性汇总查询;

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