University of Southern California;
机译:在交通模型中使用真实交通事故数据
机译:根据实际驾驶数据评估交通变化对能源消耗的影响
机译:塞萨洛尼基内环公路上交通事故的交通和环境影响
机译:利用预测的网络流量进行数据传输的影响
机译:使用历史数据对高速公路交通事件的短期和长期影响进行建模。
机译:利用空气污染和大气数据改善道路交通预测:基于LSTM经常性神经网络的实验
机译:预测交通事故对路网的时空影响
机译:协调交通事故和拥堵管理(TIm-Cm):减轻西雅图I-5走廊中主要交通事故的区域影响。