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基于GBDT的铁路事故类型预测及成因分析 期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 2, 页码: 470-478
作者:  钟敏慧;  张婉露;  李有儒;  朱振峰;  赵耀
Adobe PDF(2697Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：1/1  |  提交时间：2024/05/20
事故类型预测  缺失补全  GBDT  集成学习  成因分析  
Meta Graph Transformer: A Novel Framework for Spatial-Temporal Traffic Prediction 期刊论文
NEUROCOMPUTING, 2022, 卷号: 491, 页码: 544-563
作者:  Ye, Xue;  Fang, Shen;  Sun, Fang;  Zhang, Chunxia;  Xiang, Shiming
Adobe PDF(3491Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：222/26  |  提交时间：2022/09/19
Traffic prediction  Spatial-temporal modeling  Meta-learning  Attention mechanism  Deep learning  
Visuals to Text: A Comprehensive Review on Automatic Image Captioning 期刊论文
IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2022, 卷号: 9, 期号: 8, 页码: 1339-1365
作者:  Yue Ming;  Nannan Hu;  Chunxiao Fan;  Fan Feng;  Jiangwan Zhou;  Hui Yu
Adobe PDF(56128Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：161/21  |  提交时间：2022/08/01
Artificial intelligence  attention mechanism  encoder-decoder framework  image captioning  multi-modal understanding  training strategies  
Model Controlled Prediction: A Reciprocal Alternative of Model Predictive Control 期刊论文
IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2022, 卷号: 9, 期号: 6, 页码: 1107-1110
作者:  Shen Li;  Yang Liu;  Xiaobo Qu
Adobe PDF(542Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：166/40  |  提交时间：2022/05/30
A Semi-supervised End-to-end Framework for Transportation Mode Detection by Using GPS-enabled Sensing Devices 期刊论文
IEEE Internet of Things Journal, 2022, 卷号: 9, 期号: 10, 页码: 7842-7852
作者:  Zhishuai Li;  Gang Xiong;  Zebing Wei;  YIsheng Lv;  Noreen Anwar;  Fei-Yue Wang
Adobe PDF(2754Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：214/64  |  提交时间：2022/04/08
Transportation mode detection , Semi-supervised learning, Human mobility , GPS trajectory.  
AdapGL: An adaptive graph learning algorithm for traffic prediction based on spatiotemporal neural networks 期刊论文
Transportation Research Part C, 2022, 期号: 99, 页码: 1-1
作者:  Wei Zhang;  Fenghua Zhu;  Yisheng Lv;  Chang Tan;  Wen Liu;  Xin Zhang;  Fei-Yue Wang
Adobe PDF(2619Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：369/123  |  提交时间：2022/04/08
Adaptive graph learning, Traffic prediction, Graph convolutional network, Expectation maximization, Deep learning