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低通信开销的宏观交通规律建模方法研究
【机构】 北京邮电大学信息与通信工程学院；
【摘要】 为了提高城市道路交通拥堵指数预测准确率,终端需要给网络服务器周期性地发送大量路段数据,给通信传输造成巨大压力。基于通信开销与学习性能间的关系,提出一种基于数据空间相关性和模型泛化能力的拥堵指数预测方法。该方法根据路段数据重要性有选择地上报路段交通数据,并依据模型泛化能力适当降低传输数据的量化精度,从而降低终端与网络间的数据传输量。仿真结果表明,所提出的方法不仅可以提高预测准确率而且降低了系统通信开销。
【基金】 国家自然科学基金重点项目（No.61731004）
- 【会议录名称】 2020中国信息通信大会论文集（CICC 2020）
- 【会议名称】2020中国信息通信大会（CICC 2020）
- 【会议时间】2020-12-04
- 【会议地点】中国四川成都
- 【分类号】U491
- 【主办单位】中国通信学会