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AutoMSNet: Multi-Source Spatio-Temporal Network via Automatic Neural Architecture Search for Traffic Flow Prediction 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON INTELLIGENT TRANSPORTATION SYSTEMS, 2022, 页码: 15
作者:  Fang, Shen;  Zhang, Chunxia;  Xiang, Shiming;  Pan, Chunhong
收藏  |  浏览/下载：132/0  |  提交时间：2023/02/22
Deep learning  neural architecture search  graph convolution  meta-learning  traffic flow prediction  
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：211/24  |  提交时间：2022/09/19
Traffic prediction  Spatial-temporal modeling  Meta-learning  Attention mechanism  Deep learning  
TVGCN: Time-variant graph convolutional network for traffic forecasting 期刊论文
NEUROCOMPUTING, 2022, 卷号: 471, 页码: 118-129
作者:  Wang, Yuhu;  Fang, Shen;  Zhang, Chunxia;  Xiang, Shiming;  Pan, Chunhong
收藏  |  浏览/下载：172/0  |  提交时间：2022/06/06
Spatial-temporal correlation  Graph convolutional network  Traffic forecasting  
MS-Net: Multi-Source Spatio-Temporal Network for Traffic Flow Prediction 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON INTELLIGENT TRANSPORTATION SYSTEMS, 2021, 卷号: 23, 期号: 7, 页码: 14
作者:  Fang, Shen;  Prinet, Veronique;  Chang, Jianlong;  Werman, Michael;  Zhang, Chunxia;  Xiang, Shiming;  Pan, Chunhong
收藏  |  浏览/下载：204/0  |  提交时间：2022/01/27
Feature extraction  Convolution  Predictive models  Data models  Correlation  Roads  Kernel  Graph convolution  deep attention mechanism  traffic network  traffic flow prediction  artificial intelligence  deep learning  
基于图卷积神经网络的城市交通流量预测方法研究 学位论文
, 自动化大厦十三层第一会议室: 中国科学院自动化研究所, 2021
作者:  方深
Adobe PDF(24749Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：225/6  |  提交时间：2022/01/06
深度学习  图卷积神经网络  城市交通流量预测  时空数据挖掘  
Meta-MSNet: Meta-Learning Based Multi-Source Data Fusion for Traffic Flow Prediction 期刊论文
IEEE SIGNAL PROCESSING LETTERS, 2021, 卷号: 28, 页码: 6-10
作者:  Fang, Shen;  Pan, Xianbing;  Xiang, Shiming;  Pan, Chunhong
收藏  |  浏览/下载：198/0  |  提交时间：2021/03/01
Data fusion  deep learning  graph convolution  meta-learning  traffic flow prediction  traffic network