提取环路检测数据集的信息本质:网络级交通预测需要更多数据吗?

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内容提要

该研究提出了一种基于不确定性感知的交通预测框架,能够量化不同来源的不确定性,并利用预测集的估计不确定性来筛选出足够包含信息内容的数据集。80%以上的交通数据可以被删除,剩余20%的样本对于训练模型具有相同的预测能力,证明了该方法在评估大型交通数据集的实际信息内容方面的价值。

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