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【2h】

Time‐aware gated recurrent unit networks for forecasting road surface friction using historical data with missing values

机译：使用缺失值的历史数据预测路面摩擦的时间感知所通用的经常性单元网络

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Ziyuan Pu; Zhiyong Cui; Shuo Wang; Qianmu Li; Yinhai Wang;
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年度 2020
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1. Time-aware gated recurrent unit networks for forecasting road surface friction using historical data with missing values [J] . Pu Ziyuan, Cui Zhiyong, Wang Shuo, Intelligent Transport Systems, IET . 2020,第4期

机译：使用缺失值的历史数据预测路面摩擦的时间感知所通用的经常性单元网络
2. Stacked bidirectional and unidirectional LSTM recurrent neural network for forecasting network-wide traffic state with missing values [J] . Cui Zhiyong, Ke Ruimin, Pu Ziyuan, Transportation research . 2020,第Sepa期

机译：堆叠双向和单向LSTM经常性神经网络，用于预测缺失值的网络范围的交通状态
3. Solar Energy Production Forecast Using Standard Recurrent Neural Networks, Long Short-Term Memory, and Gated Recurrent Unit [J] . Adrian-Nicolae Buturache, Stelian Stancu Engineering Economics . 2021,第4期

机译：太阳能生产预测使用标准经常性神经网络，短期内存和门控复发单元
4. DATA-GRU: Dual-Attention Time-Aware Gated Recurrent Unit for Irregular Multivariate Time Series [C] . Qingxiong Tan, Mang Ye, Baoyao Yang, AAAI Conference on Artificial Intelligence . 2020

机译：DATA-GRU：用于不规则多变量时间序列的双关注时光门控复发单元
5. Dynamical Analysis of Complex-valued Recurrent Neural Networks with Time-delays. [D] . Hu, Jin. 2013

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6. Improving Road Traffic Forecasting Using Air Pollution and Atmospheric Data: Experiments Based on LSTM Recurrent Neural Networks [O] . Faraz Malik Awan, Roberto Minerva, Noel Crespi 2020

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
7. VS-GRU: A Variable Sensitive Gated Recurrent Neural Network for Multivariate Time Series with Massive Missing Values [O] . Qianting Li, Yong Xu 2019

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