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• 200 1_ |a 基于深度学习的道路短期交通状态时空序列预测 |A Ji Yu Shen Du Xue Xi De Dao Lu Duan Qi Jiao Tong Zhuang Tai Shi Kong Xu Lie Yu Ce |f 崔建勋[等]编著

• 210 __ |a 北京 |c 电子工业出版社 |d 2022

• 215 __ |a 15,280页 |d 24cm

• 304 __ |a 编著者还有：曲明成、杨海强、张瞫、邓军

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

• 330 __ |a 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。

• 510 1_ |a Temporal and spatial sequence prediction of short-term traffic state based on deep learning |z eng

• 606 0_ |a 道路网 |A Dao Lu Wang |x 交通运输管理 |x 研究

• 690 __ |a U491 |v 5

• 701 _0 |a 崔建勋 |A Cui Jian Xun |4 编著

• 801 _2 |a CN |b OLCC |c 20220721

• 905 __ |a XATU |d U491/46

• 920 __ |a 261060 |z 1