College of Information Science and Engineering, Xinjiang University, Urumqi 830046, P.R. China;
College of Information Science and Engineering, Xinjiang University, Urumqi 830046, P.R. China;
College of Information Science and Engineering, Xinjiang University, Urumqi 830046, P.R. China;
College of Information Science and Engineering, Xinjiang University, Urumqi 830046, P.R. China;
College of Information Science and Engineering, Xinjiang University, Urumqi 830046, P.R. China;
China Mobile Group Xinjiang Company Limited, Urumqi, Xinjiang 830091, P.R. China;
China Mobile Group Xinjiang Company Limited, Urumqi, Xinjiang 830091, P.R. China;
China Mobile Group Xinjiang Company Limited, Urumqi, Xinjiang 830091, P.R. China;
prediction of holiday's traffic; support vector regression machine; genetic algorithm;
机译:基于隐马尔可夫模型的繁忙交通区的拥塞模式预测
机译:基于DFT和SVR的假期期间交通流预测
机译:基于DFT和SVR的假期期间的交通流预测
机译:基于GA-SVR的假期繁忙流量预测
机译:基于深神经网络和贝叶斯神经网络的交通死亡率预测
机译:迈向基于CCTV的城市交通量检测和预测的端到端框架
机译:大型城市交通网络的短期交通预测:基于网络的机器学习模型和动态交通分配模型的应用
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