Traffic prediction using time related association rules and vehicle routing

机译：使用与时间相关的关联规则和车辆路线进行交通预测

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This paper describes a methodology and results of traffic prediction by extracting important time related association rules using an evolutionary algorithm named Genetic Network Programming(GNP). The extracted rules provides an useful mean to investigate the future traffic density of traffic networks and hence to develop traffic navigation systems. The proposed methodology is implemented and experimentally evaluated using a large scale real-time traffic simulator SOUND/4U. The routing algorithm combined with the traffic prediction results is studied using the environment of SOUND/4U.

机译：本文介绍了通过使用命名基因网络编程（GNP）的进化算法提取重要时间相关关联规则来介绍交通预测的方法和结果。提取的规则提供了一种有用的含义，用于调查交通网络的未来业务密度，从而开发交通导航系统。使用大规模的实时流量模拟器声音/ 4U来实现和实验评估所提出的方法。使用声音/ 4U的环境研究了与流量预测结果相结合的路由算法。

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来源
《2011 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics》|2011年|p.2203-2208|共6页
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原文格式 PDF
正文语种
中图分类自动化系统理论;
关键词
Genetic Network Programming(GNP); Time Related Association Rule Mining; Traffic Density Prediction and Routing;

机译：遗传网络程序设计;时间相关关联规则挖掘;交通密度预测与路由;

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