BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-11-27T00:00:00Z An End-to-End Smart Predict-then-Optimize Framework for Vehicle Scheduling Problems in Large-Scale Vehicle Crowd Sensing 💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 本研究提出了一种端到端智能预测优化框架，旨在解决车辆众包感知中的车辆分布与目标感知分布偏差问题。该框架通过将优化过程集成到预测中，改进传统方法，减少错误传播的影响。实验证明其在智能交通系统中的潜力。 🏷️ 标签 framework 交通系统 感知优化 智能预测 车辆众包 错误传播 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
