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基于多源异构时空数据融合的交通流量预测模型

安洋孙健玮李倩宫永顺

大数据2023，Vol.9Issue(4)：69-82,14.

大数据2023，Vol.9Issue(4)：69-82,14.DOI:10.11959/j.issn.2096-0271.2023042

基于多源异构时空数据融合的交通流量预测模型

Urban traffic flow prediction based on the multi-source heterogeneous spatio-temporal data fusion

安洋 ¹孙健玮 ²李倩 ²宫永顺¹

作者信息

1. 山东大学软件学院,山东济南 250101
2. 中国电子科技集团有限公司第十五研究所,北京 100083
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摘要

关键词

交通流量预测/多源异构数据统一建模/时空相关性

Key words

traffic flow prediction/unified modeling of multi-source heterogeneous data/spatio-temporal correlation

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

安洋,孙健玮,李倩,宫永顺..基于多源异构时空数据融合的交通流量预测模型[J].大数据,2023,9(4):69-82,14.

基金项目

国家自然科学基金资助项目(No.62202270) （No.62202270）

山东省自然科学基金资助项目(No.ZR2021QF034)The National Natural Science Foundation of China(No.62202270),Shandong Provincial Natural Science Foundation(No.ZR2021QF034) （No.ZR2021QF034）

大数据

OACSTPCD

ISSN：2096-0271

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