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基于订单数据挖掘的城市出租车需求预测研究 学位论文
工学硕士, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院自动化研究所, 2021
作者:  张驰展
Adobe PDF(18350Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：140/0  |  提交时间：2021/06/18
出租车需求预测，数据挖掘，多任务学习，长短期记忆网络，深度学习  
MLRNN: Taxi Demand Prediction Based on Multi-Level Deep Learning and Regional Heterogeneity Analysis 期刊论文
IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2021, 卷号: 0, 期号: 0, 页码: 0
作者:  Chizhan Zhang;  Fenghua Zhu;  Yisheng Lv;  Peijun Ye;  Feiyue Wang
Adobe PDF(4431Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：228/53  |  提交时间：2021/06/16
Taxi demand prediction  taxi zone clustering  heterogeneity analysis  deep learning  
Acting As A Decision Maker: Traffic-Condition-Aware Ensemble Learning for Traffic Flow Prediction 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON INTELLIGENT TRANSPORTATION SYSTEMS, 2020, 期号: Accepted, 页码: Accepted
作者:  Yuanyuan Chen;  Hongyu Chen;  Peijun Ye;  Yisheng Lv;  Fei-Yue Wang
浏览  |  Adobe PDF(2382Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：275/57  |  提交时间：2020/10/16
Traffic Flow Prediction  Ensemble Learning  Deep Learning  
A Multi-Stream Feature Fusion Approach for Traffic Prediction 期刊论文
IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2022, 卷号: 23, 期号: 2, 页码: 1456-1466
作者:  Zhishuai Li;  Gang Xiong;  Yonglin Tian;  Yisheng Lv;  Yuanyuan Chen;  Pan Hui;  Xiang Su
Adobe PDF(3248Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：372/65  |  提交时间：2020/10/15
Traffic prediction, graph convolutional neural network, deep learning, multi-stream  
Social Manufacturing: A Paradigm Shift for Smart Prosumers in the Era of Societies 5.0 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON COMPUTATIONAL SOCIAL SYSTEMS, 2019, 卷号: 6, 期号: 5, 页码: 822-829
作者:  Feign-Yue Wang;  Shang XQ(商秀芹);  Ruin Qin;  Gang Xiong;  Timo R. Nyberg
浏览  |  Adobe PDF(1021Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：239/28  |  提交时间：2019/10/31
Social Manufacturing  
Pattern Sensitive Prediction of Traffic Flow Based on Generative Adversarial Framework 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON INTELLIGENT TRANSPORTATION SYSTEMS, 2019, 卷号: 20, 期号: 6, 页码: 2395-2400
作者:  Lin, Yilun;  Dai, Xingyuan;  Li, Li;  Wang, Fei-Yue
浏览  |  Adobe PDF(623Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：358/153  |  提交时间：2019/05/07
Traflic flow prediction  deep learning  generative adversarial network