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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

ISBN及定价:

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

载体形态项:

15,280页;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:

编著者还有：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:

本书系统地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。全书共16章，内容包括：道路短期交通状态时空序列预测总论、基于2D图卷积神经网络的时空相关性建模、基于3D图卷积的时空相关性建模、基于1D图卷积与卷积图神经网络相结合的时空相关性建模、全连接神经网络等。

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