Awesome-Travel-Time-Estimation-TTE-ETA：旅行时间估计与预计到达时间-优快云博客

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Awesome-Travel-Time-Estimation-TTE-ETA：旅行时间估计与预计到达时间

Awesome-Travel-Time-Estimation-TTE-ETA A curated list/survey of/on Deep learning for Travel-Time-Estimation (TTE) & Estimated Time of Arrival (ETA) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/Awesome-Travel-Time-Estimation-TTE-ETA

项目介绍

在当今智能交通系统中，旅行时间估计（Travel Time Estimation, TTE）和预计到达时间（Estimated Time of Arrival, ETA）是两个至关重要的组成部分。它们通过预测车辆在特定路线上行驶的实际时间，帮助驾驶员规划路线、避开拥堵路段，从而提高交通效率。本项目是一个详尽且经过精心策划的深度学习在旅行时间估计领域的调查，汇集了学术界和工业界的最新研究成果与进展。

项目技术分析

本项目涉及的技术涵盖了深度学习、时空轨迹挖掘、时空图学习等方法。项目整理了来自顶级期刊和会议的论文，以及多个交通和轨迹数据集，为研究人员提供了一个全面的研究资源库。项目的技术分析主要包括以下几个方面：

深度学习方法：利用深度神经网络预测旅行时间和到达时间，包括卷积神经网络、循环神经网络、图神经网络等。
时空数据挖掘：通过挖掘历史轨迹数据，发现时空模式，提高预测准确性。
数据集整理：收集并整理了多种交通和轨迹数据集，为研究提供了丰富的实验基础。

项目技术应用场景

本项目的研究成果广泛应用于导航系统、路线规划、叫车服务等场景中。以下是几个具体的应用场景：

导航系统：为驾驶员提供准确的旅行时间预测，帮助规划最优路线。
叫车服务：预测乘客的到达时间，优化车辆调度，提高服务效率。
交通管理：通过实时监控和预测，优化交通流量，减少拥堵。

项目特点

全面性：项目涵盖了从2018年至2024年的49篇高质量论文，以及20个交通和轨迹数据集。
实用性：项目不仅提供了理论研究，还包含了实际应用案例，为研究人员和开发者提供了实践指导。
动态更新：项目持续更新，及时收录最新研究成果，保持前沿性。

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