使用统一的贝叶斯方法实时监测旅行需求的综合时间变化

《TRANSPORTATION RESEARCH PART C-EMERGING TECHNOLOGIES》：Real -time monitoring of composite temporal changes in travel demand using a unified Bayesian approach

　　

陈轩|王旭东|陈一凡|孙立军

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  统一的贝叶斯模型可实时监测常规需求、异常事件和变化点。
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  高阶隐马尔可夫模型（HMM）与贝叶斯回归相结合，能够捕捉复合时间变化。
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  递归推理可实时更新异常事件和变化点的后验概率。
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  纽约市出租车案例研究揭示了节假日效应及COVID-19对运营时间的影响，并量化了延误情况。
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  该方法较现有在线基准模型更能够准确反映常规需求的变化情况。