ST-ResNet

论文笔记：Deep Spatio-Temporal Residual Networks for Citywide Crowd FlowsPrediction

2017AAAI使用时空残差网络ST-ResNet进行城市区域流入流出客流量预测1研究对象城市客流流入流出根据经纬度将城市划分为网格I×J1.1难点空间依赖性时间依赖性外部影响2模型3实验北京出租车数据
UQI-LIUWJ·2023-07-16 19:45

论文笔记Deep Spatio-Temporal Residual Networks for Citywide Crowd Flows Prediction∗

我们提出一个深度学习的方法，叫做ST-ResNet,预测在一个城市中的每个区域人流的流入量和流出量。我们基于时空数据的的特性设计了一个端到端的结构，ST-ResNet。
circle_yy·2022-11-19 07:17

ST-Resnet 论文笔记

ST-Resnet论文笔记摘要人群流量预测对交通管理和公共安全具有重要意义，同时也受到跨区域交通、事件、天气等复杂因素的影响，具有很大的挑战性。
若素不若素·2022-11-19 07:10

【论文泛读08】基于深度时空残差网络的城市人群流动预测

我们提出了一种基于深度学习的方法，称为ST-ResNet，用于对城市每个区域的人群流入和流出进行
及时行樂_·2021-02-10 11:35
上一页 1 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他