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机译:采用门控复发单位和时空算法预测旅行时间预测
Seoul Natl Univ Dept Civil & Environm Engn Seoul South Korea;
Seoul Natl Univ Dept Civil & Environm Engn Seoul South Korea|Seoul Natl Univ Inst Construct & Environm Engn Seoul South Korea;
Seoul Natl Univ Dept Civil & Environm Engn Seoul South Korea|Seoul Natl Univ Inst Construct & Environm Engn Seoul South Korea;
Georgia Inst Technol Sch Civil & Environm Engn Atlanta GA 30332 USA;
roads highways; traffic engineering; transport management;
机译:具有深度双向门控复发单位神经网络和基于RIF的算法的能量期货价格预测与评价模型
机译:使用门控复发单元(GRU)算法的Sunspot数预测
机译:使用最小门控单元的递归神经网络来回行程时间预测
机译:基于多态卫星图像预测大豆猝死综合征的凸起的复发单元(GRU)模型
机译:在高速公路沿线的时空环境中,预测因车辆事故而导致的出行时间和出行时间变化。
机译:通过连续时间动态系统的镜头观看的门控复发单元
机译:用单变量时间序列估算技术改善门控复发单元预测