机译:基于时空深度学习的全源短期崩溃风险预测方法
Southeast Univ, Jiangsu Key Lab Urban ITS, Si Pai Lou 2, Nanjing 210096, Jiangsu, Peoples R China;
Purdue Univ, Lyles Sch Civil Engn, 550 Stadium Mall Dr, W Lafayette, IN 47906 USA;
Jiangsu Prov Collaborat Innovat Ctr Modem Urban T, Si Pai Lou 2, Nanjing 210096, Jiangsu, Peoples R China;
Multi-source data; Spatiotemporal; Crash risk prediction; Deep learning;
机译:混合深度学习框架中基于多源数据的短期FFBS需求预测
机译:短期旅行时间预测:一种时空深度学习方法
机译:全市交通速度预测:一种几何深度学习方法
机译:深度学习方法在全市交通事故风险预测中的应用
机译:基于多源信息的短期出租车接送需求预测,使用深度学习方法
机译:在现实生活中的拖船和SPPB评分预测的深度学习方法
机译:深度学习模型的时空数据预测视觉分析