抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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大都市における採鉱と予測時系列事故である投与に非常に有用である。しかし,既存の時系列予測手法の多くでは,異なる都市事故の間の関係を無視する単変量モデルを使用した。本論文では,多変量時系列モデル,RBTASMは基本的傾向,季節性,不規則な成分と異なる事故の間の関係を含むパターンを見つけるために提案した。上海の都心地域からの実際のデータセット上で提案モデル,一つの世界の最大都市を評価した。平均予測根平均二乗誤差(RMSE)は0.15であり,これは既存の方法の最良のものと比較して4.9%減少した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】