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题名/责任者:

基于深度学习的道路短期交通状态时空序列预测/崔建勋[等]编著

出版发行项:

北京:电子工业出版社,2022.03

ISBN及定价:

978-7-121-43019-0/CNY98.00

载体形态项:

15,280页:图;24cm

并列正题名:

Temporal and spatial sequence prediction of short-term traffic state based on deep learning

个人责任者:

崔建勋 编著

学科主题:

道路网-交通运输管理-研究

中图法分类号:

U491

题名责任附注:

编著还有：曲明成、杨海强、张瞫、邓军

相关题名附注:

封面英文题名：Temporal and spatial sequence prediction of short-term traffic state based on deep learning

提要文摘附注:

本书系统阐述了深度学习方法论在道路短期交通状态时空序列预测领域的最新研究成果。领域限定在了道路交通，因为交通是个大系统，存在着航空、水运、道路等多种运输方式，所阐述的研究均是针对道路交通领域的数据以及面向道路交通领域的应用；所讨论的研究问题是道路短期交通状态时空序列预测问题；针对道路短期交通状态时空序列预测问题的讨论，完全是基于深度学习的方法论，所参考的文献绝大部分发表于2017年以后，并不涵盖前人对该研究问题所采用的全部方法论(如ARIMA，卡尔曼滤波、SVR等)。

使用对象附注:

交通运输管理研究人员

电子资源:

http://www.cxstar.com/Book/Detail?pinst=P6u77RH0me5oQF0l5w3&ruid=2a2f5bb30004f4XXXX

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