道路上を移動する車両および他のモバイルデータソースからならびにいくつかの状況で１つまたは複数の他のソースから（道路の近くにあるか道路に埋め込まれた物理的センサなど）のデータサンプルなど、入手された交通関連データに基づいてさまざまな形で道路交通状況を評価する技法を説明する。入手されたデータサンプルに基づく道路交通状況の評価には、データサンプルのさまざまなフィルタリングおよび／または条件付け、ならびにデータサンプルからの関心を持たれている交通関連特性のさまざまな推論および確率論的判定を含めることができる。いくつかの状況で、推論は、平均交通速度、交通量、および／または占有を判定するためなど、関心を持たれている時間期間中の関心を持たれている道路セグメントのトラフィックフロー特性を繰り返して判定することを含み、さまざまな形で（たとえば、データサンプルの待ち時間および／またはデータサンプルのソースに基づいて）さまざまなデータサンプルに重みを付けることを含む。
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（たとえば、所定の地理的領域における道路網の変化する現在の条件に基づくリアルタイムの方法で）さまざまな入力データを評価し、同時に多数の道路セグメントの各々について将来の時系列予測を繰り返し生成する確率的技法を使用することなどにより、複数の将来時間における将来の交通条件予測を生成する技法が説明される。場合によっては、関心対象となる地理的領域の観測された履歴交通条件に基づいてなど、各地理的領域の将来交通条件予測の生成に使用するために、１つまたは複数の予測ベイズモデルおよび対応する決定木が自動的に作成される。予測される将来の交通条件情報は、複数の将来時間における道路の交通条件に関する予測に基づいて道路網を通じて最適な経路を計画するなど、走行を補助するためおよびその他の目的でさまざまな方法に使用することができる。
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