Densely Connected Convolutional Neural Network; Bidirectional Gated Recirculation Unit; Mobile traffic prediction;
机译:城市道路网络交通计数的时空预测方法的方法论以及一代陆路温室气体排放库存
机译:基于增量学习的CNN-LTSM模型的流量流预测方法:移动应用程序解决方案
机译:大规模交通状态预测的时空集成方法
机译:基于时空交通大数据的交通状态识别与预测交通流数据插补新方法
机译:对基于Web的汽车交通流量可视化方法的回顾和评估。
机译:SOS-vSVR方法在公共场景下移动网络流量数据预测
机译:基于时空扩张图卷积的交通流预测模型
机译:基于个体飞行事件预测不确定性的航路扇区概率交通需求预测新方法。第九届美国/欧洲空中交通管理研究与发展研讨会(aTm2011),德国柏林,2011年6月14日至17日