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集成学习是一种将不同的学习者(单个模型)组合在一起,以提高该模型的稳定性和预测能力的技术。长期以来,机器学习研究人员一直在研究该技术。交通流量的特殊之处在于具备时间性;交通流量的测量值会随着时间变化而变化,不同的单个模型的预测结果也是如此。

由于日本已维持超宽松货币政策多年,本轮经济刺激计划以扩大开支为最大特点,其三大“支柱”是:投资培育2020年东京奥运会之后的经济增长点,投资基础设施建设,加大对中小企业和农业的投入。

该算法还可以与上述技术相结合,怎样代理万博app以更准确、更及时地预测交通,并有助于实时控制交通,如改变交通路线、改变交通灯配置等纠正措施。

总规模约26万亿日元 日本推出新一轮经济刺激计划

在伯克利大学实验室与Caltrans的合作项目中,该集成模型考虑了各个子模型之间的相互依赖性,并且分配了“投票份额”以平衡个体的性能和相互依赖性。相对于对较老历史的预测性能,该模型更看重对最近时间段的预测性能。最后,该合成模型在预测精度和稳定性方面优于测试中使用的任何单一模型。

本轮经济刺激计划与上一轮相距3年多,旨在通过扩大公共投资、加强技术研发等举措维持日本经济增长。据日本政府估算,本轮经济刺激计划对日本国内生产总值增幅的拉升作用为1.4个百分点。

劳伦斯伯克利国家实验室利用集成学习算法 实时准确预测交通流量

伯克利大学计算研究部(CRD)数学家Sherry Li表示:“其实有很多种交通流量预测方法,而且每一种在适当的情况下都可发挥作用。为了减轻人工操作员(有些人有时会盲目信任某个特定模型)的负担,我们的目标是整合多个模型,以更稳定、准确地预测交通流量。为此,我们设计了一个结合不同子模型的集成学习(ensemble-learning)算法。”

该项目利用Caltrans传感器从加州高速公路上收集而来的数据,产生了新颖的算法,能够在15分钟的循环制基础上,进行准确预测。然后,该团队利用Connected Corridors系统收集的实时交通数据,验证并集成了该新算法。Connected Corridors系统是一个实时交通数据中心,可扩展机器学习库Spark Mllib,Spark Mllib会提供机器学习模型,可以在集成学习框架中使用此类模型。该研究的具体成果是在高速公路上安装传感器的地方预测了交通流量,进而能够预测高速公路入口的交通流量需求以及高速出口的交通流量。

原标题:总规模约26万亿日元 日本政府推出新一轮经济刺激计划为维持经济可持续增长,日本政府5号推出新一轮经济刺激计划,总规模约为26万亿日元、约合1.68万亿元人民币,其中财政刺激政策规模为13.2万亿日元、约合8500亿元人民币。

集成学习部分解决了交通中有不同类型车辆的问题,但是没有解决因施工或事故突然导致的交通变化问题。该研究小组利用在线(实时)学习技术,使该算法不仅能够学习过去的情况,还能够沿路实时适应新的交通状况。

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本文来源:白菜网送彩金 责任编辑:新万博代理申请流程 2019年12月06日 12:18:49

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