机译:城市道路网的个性化旅行时间估计:基于张量的上下文感知方法
Southeast Univ, Jiangsu Key Lab Urban ITS, Nanjing 210096, Jiangsu, Peoples R China;
Southeast Univ, Jiangsu Key Lab Urban ITS, Nanjing 210096, Jiangsu, Peoples R China;
Univ Nebraska, Dept Civil Engn, 330E Whittier Res Ctr,2200 Vine St, Lincoln, NE 68583 USA;
Data driven; Time slot; Dynamic; Block term decomposition; Sparse; GPS trajectory;
机译:使用点对点检测器实时估算密集城市道路网行驶时间的可靠方法
机译:基于张量的贝叶斯概率模型用于城市范围内个性化旅行时间估计
机译:利用低频浮动车数据估计城市路网的出行时间分布
机译:没有道路网络的旅行时间估计:城市形态布局代表方法
机译:使用条件独立图和状态空间神经网络的城市动脉网络旅行时间估计和短期预测。
机译:一种对大型城市路网路段的交通进行建模的新颖方法
机译:考虑道路网络中旅行时间和旅行时间可靠性价值的利益估计研究