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【2h】

A Hybrid Deep Learning-Based Traffic Forecasting Approach Integrating Adjacency Filtering and Frequency Decomposition

机译：基于混合的基于深度学习的流量预测方法，整合邻接滤波和频率分解

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作者
Jun Cao; Xuefeng Guan; Na Zhang; Xinglei Wang; Huayi Wu;
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作者单位

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年度 2020
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1. 基于深度学习的对流天气下终端区流量预测方法 [J] . 彭瑛, 王洪, 毛利民, 南京航空航天大学学报（英文版） . 2021,第004期
2. Automatic modulation classification with deep learning-based frequency selection filters [J] . Liu Weisong, Huang Zhitao, Li Xueqiong, Electronics Letters . 2020,第21期

机译：基于深度学习的频率选择过滤器自动调制分类
3. Hybrid wind speed forecasting model based on multivariate data secondary decomposition approach and deep learning algorithm with attention mechanism [J] . Zhang Shuai, Chen Yong, Xiao Jiuhong, Renewable energy . 2021,第Auga期

机译：基于多元数据二次分解方法的混合风速预测模型和注意力机制的深度学习算法
4. Applicability of a Three-Stage Hybrid Model by Employing a Two-Stage Signal Decomposition Approach and a Deep Learning Methodology for Runoff Forecasting at Swat River Catchment, Pakistan [J] . Sibtain Muhammad, Li Xianshan, Azam Muhammad Imran, Polish Journal of Environmental Studies. . 2021,第1Pta1期

机译：三阶段混合模型通过采用两阶段信号分解方法和脱河流域径流预测的深层学习方法
5. A Deep Learning-based Approach to Line Crossing Prediction for Lane Change Maneuver of Adjacent Target Vehicles [C] . Xulei Liu, Ge Jin, Yafei Wang, IEEE International Conference on Mechatronics . 2021

机译：基于深入的学习方法对邻近目标车辆车道改变机动的线路交叉预测
6. Hybrid RF-Digital Feed-Forward Filter for High-Order Frequency Agile Filtering. [D] . Wyville, Mark. 2011

机译：混合RF数字前馈滤波器，用于高阶频率捷变滤波。
7. miTAR: a hybrid deep learning-based approach for predicting miRNA targets [O] . Tongjun Gu, Xiwu Zhao, William Bradley Barbazuk, 2021

机译：略微：一种基于混合的深度学习方法用于预测miRNA目标
8. A Deep Learning-based approach for forecasting off-gas production and consumption in the blast furnace [O] . Stefano Dettori, Ismael Matino, Valentina Colla, 2021

机译：基于深入的学习方法，用于预测高炉中的废气生产和消费
9. Development of Algorithms for Travel Time-Based Traffic Signal Timing, Phase I: A Hybrid Extended Kalman Filtering Approach for Traffic Density Estimation along Signalized Arterials [R] . Liu, H. X., Di, X. 2010

机译：基于行程时间的交通信号配时算法的发展，第一阶段：基于信号干线的交通密度估计的混合扩展卡尔曼滤波方法

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