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ベータ過程自己回帰隠れマルコフモデルによる複数時系列データからの運転状況推定

机译:Beta过程自我再生隐藏隐藏马尔可夫模型操作状态估计来自多时序列数据

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摘要

本論文では運転行動のモデル化手法として,複数の時系列データの共通点·相違点を考慮したモデル化が可能な,ベータ過程自己回帰隠れマルコフモデル(BPAR-HMM)を用い,運転状況の共通点·相違点を補足可能であるか検証した.結果として,同様の運転操作では類似した状態系列で表現され,運転状況を反映した時系列分節化が可能であることが示唆された.今後は,長時間·多数の時系列データに対してBP-AR-HMMを適用することで,より多様な運転行動を反映したモデル化に取り組む予定である.
机译:在本文中,作为驾驶行为的建模方法,可以使用Beta处理自我再生隐马尔可夫模型(BPAR-HMM),这可以考虑到多个时间序列数据的共同点和差异来建模,使用Beta进程自我再生隐马尔可夫模型(BPAR-HMM)。验证是否有可能补充点差。结果,建议以类似的状态序列表示类似的操作操作,并且可以实现反映操作条件的时间序列分割。在未来,通过在长时间应用BP-AR-HMM,计划解决反映更多样化的驾驶行为的模型。

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