不完整数据下的不确定性感知交通预测

BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-09-13T00:00:00Z

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。