论文篇-----基于时空时移特征的短时旅行时间预测问题

重要概念： 朴素方法：如历史平均算法（ＨＡ），计算复杂度低，易于部署，然而正是因为缺乏复杂计算，朴素方法通常存在预测结果精度不高的问题。 参数方法：是指方法模型结构已被预先定义，而模型参数数值需要在实验中计算得到。这类方法主要基于时间序列分析，包括自回归滑动平均（ＡＲＭＡ）模型，差分自回归滑动平均（ＡＲＩＭＡ）模型和时空差分自回归滑动平均（ＳＴＡＲＩＭＡ）模型。这类方法的特点是根据历史通行时间序列

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