本研究提出了一种名为ON-Traffic的深度操作网络框架，旨在解决传统交通流估计方法的空间覆盖局限性。该框架利用移动探测车辆数据，有效捕捉复杂交通现象并提供准确的不确定性估计，推动在线自适应交通管理系统的发展。

ON-Traffic: An Operator Learning Framework for Online Traffic Flow Estimation and Uncertainty Quantification
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