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不完整数据下的不确定性感知交通预测
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种通过不确定性感知框架来推广预测的方法，能够减少传感器部署数量，生成包含不确定性量化的概率预测，以助于风险管理和决策制定。实验结果表明该方法在预测任务上取得了有希望的结果，并且不确定性量化结果与有和无历史数据的位置高度相关。同时，该模型能够在交通领域的传感器部署任务中，以有限的传感器部署预算实现更高的准确性。
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关键要点
- 本研究提出了一种不确定性感知框架来推广预测。
- 该方法能够减少传感器部署数量。
- 生成包含不确定性量化的概率预测，以助于风险管理和决策制定。
- 实验结果表明该方法在预测任务上取得了有希望的结果。
- 不确定性量化结果与有和无历史数据的位置高度相关。
- 模型在交通领域的传感器部署任务中实现更高的准确性，且预算有限。
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