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Short-Term Travel Time Prediction for a Car Dynamic Navigation System

机译：汽车动态导航系统的短期旅行时间预测

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This paper works on the short-term travel time prediction, aiming at predicting dynamically(or fixed-frequency) by considering dynamic road traffic index volatility and average speed, and then providing the real-time travel time prediction for users in advance. This paper improves the prediction algorithm, referenced to current traffic parameters prediction methods basing on Kalman filter, and solves the time lag and the automatic update of historical average data needed. Then this paper uses 4 evaluation indexes to make known the degree of deviation and goodness of fit between predictive value and actual value, and to verify that improved algorithm could make predictive travel time more accordant with the practical situation.
机译：本文针对短期出行时间进行预测，旨在通过考虑动态道路交通指数的波动性和平均速度来进行动态（或固定频率）的预测，然后提前为用户提供实时出行时间的预测。本文改进了预测算法，参考了基于卡尔曼滤波的当前交通参数预测方法，解决了时滞和历史平均数据自动更新的问题。然后利用4个评价指标来了解预测值与实际值之间的偏差程度和拟合优度，并证明改进算法可以使预测行程时间更符合实际情况。

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