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面向多粒度交通流预测的时空深度回归模型

温雯 刘莹 蔡瑞初 郝志峰

广东工业大学学报2023,Vol.40Issue(4):1-8,8.
广东工业大学学报2023,Vol.40Issue(4):1-8,8.DOI:10.12052/gdutxb.220157

面向多粒度交通流预测的时空深度回归模型

Spatial-temporal Deep Regression Model for Multi-granularity Traffic Flow Prediction

温雯 1刘莹 1蔡瑞初 1郝志峰2

作者信息

  • 1. 广东工业大学 计算机学院,广东 广州 510006
  • 2. 广东工业大学 计算机学院,广东 广州 510006||汕头大学 工学院,广东 汕头 515000
  • 折叠

摘要

关键词

多粒度/时空相关性/交通流/深度学习/自回归

Key words

multi-granularity/spatio-temporal correlation/taffic flow/deep learning/autoregressive

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

温雯,刘莹,蔡瑞初,郝志峰..面向多粒度交通流预测的时空深度回归模型[J].广东工业大学学报,2023,40(4):1-8,8.

基金项目

国家自然科学基金资助项目(61976052) (61976052)

广东省自然科学基金资助项目(2021A1515011965) (2021A1515011965)

广东工业大学学报

1007-7162

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