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作者：申泽楷;郭晟楠;毛潇苇;吕聪康;贾宇欣;林友芳;万怀宇;
单位：北京交通大学计算机科学与技术学院;北京交通大学交通数据分析与挖掘北京市重点实验室;
摘要：针对智能交通系统中行程时间估计的不确定性量化的难题，提出一种全局-局部不确定性感知行程时间估计方法(global and local uncertainty-aware travel time estimation, GLUTTE)。首先，通过多任务学习策略建模整体路线与各局部路段的行程时间关系及其不确定性。其次，采用多粒度分位数回归方法，综合考虑全局和局部特征，提供准确的置信区间估计。实验结果表明，所提方法能够有效量化不确定性，同时保证准确性并提供可靠的置信区间，从而提升结果的可用性和可信度。
关键词：行程时间估计;;不确定性量化;;置信区间;;时空数据挖掘
基金资助：国家自然科学基金青年基金项目(62202043)
