G - Physics – 01 – C
Patent
G - Physics
01
C
G01C 21/00 (2006.01)
Patent
CA 2605354
A method and system for transit characteristic prediction. The method may include determining respective transit latencies from a source location to a number of destination locations, and grouping the plurality of destination locations according to a similarity criterion into a number of subsets corresponding to respective geographical regions. The method may further include determining a respective distribution associated with each destination location which correlates a given transit characteristic from the source location to a given destination location with a surety factor which includes a cumulative probability that the given transit characteristic will be achieved. The method may also include dynamically updating the respective transit characteristics, the destination locations grouping and the respective distribution based upon collected empirical transit data.
L'invention concerne un procédé et un système de prévision de caractéristiques de transit. Dans un mode de réalisation, le procédé selon l'invention peut consister à déterminer des temps d'attente de transit respectifs entre une position source et une pluralité de positions de destination, et à grouper les positions de destination en fonction d'un critère de similarité, sous forme d'une pluralité de sous-ensembles correspondant à des régions géographiques respectives, des caractéristiques de transit de positions groupées en une région géographique pouvant satisfaire le critère de similarité. Le procédé selon l'invention peut également consister à déterminer une distribution respective associée à chaque région géographique, une distribution respective donnée corrélant une caractéristique de transit donnée de la position source à la région géographique donnée, et un facteur de sûreté respectif, le facteur de sûreté respectif comportant une probabilité cumulée indiquant que la caractéristique de transit donnée va être satisfaite. Ledit procédé peut également consister à actualiser dynamiquement la caractéristique de transit respective, et le groupage de positions de destination en régions géographiques et de distributions respectives en fonction de la collecte de données de transit empiriques.
Bezanson Llewellyn W.
Desai Pradeep
Lakshman Girish S.
Amazon Technologies Inc.
Goudreau Gage Dubuc
LandOfFree
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Profile ID: LFCA-PAI-O-1566924