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张雄涛; 郑景玉; 申情; 孙丹枫; 蒋云良;
湖州师范学院信息工程学院;
浙江省现代农业资源智慧管理与应用研究重点实验室;
杭州电子科技大学计算机学院;
浙江师范大学计算机科学与技术学院;
智能交通; 动态图卷积; 多头注意力; 时空相关性; 多通道;
机译:计算机科学与技术学院的研究人员提供了新的研究结果先进的交通(Bi-GRCN:时空交通流量预测模型基于神经网络图)
机译:中国技术大学的研究人员描述了网络中的发现(通过时空卷积图注意网络预测交通流量)
机译:基于多门控时空卷积神经网络的全市交通流量预测
机译:动态时空图注意力图卷积网络用于短期交通流量预测
机译:多通道盲解卷积:FIR矩阵代数和多径混合的分离。
机译:基于奇异谱分析和核极限学习机的混合短时交通流预测模型
机译:基于时空扩张图卷积的交通流预测模型
机译:基于扇区的空中交通流量的拉格朗日延迟预测模型
机译:基于卷积神经网络的交通流量预测多点回归预测模型
机译:基于卷积神经网络的时空一致深度图序列生成方法
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