Spatio-Temporal AutoEncoder for Traffic Flow Prediction

Forecasting traffic flow is an important task in urban areas, and a large number of methods have been proposed for traffic flow prediction. However, most of the existing methods follow a general technical route to aggregate historical information spatially and temporally. In this paper, we propose a...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	IEEE transactions on intelligent transportation systems Ročník 24; číslo 5; s. 1 - 11
Hlavní autoři:	Liu, Mingzhe, Zhu, Tongyu, Ye, Junchen, Meng, Qingxin, Sun, Leilei, Du, Bowen
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	New York IEEE 01.05.2023 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. (IEEE)
Témata:	Convolution Correlation Data mining Decoding Feature extraction hidden state extraction History Spatial distribution spatio-temporal autoencoder Time series analysis Traffic flow Traffic flow prediction Traffic information Urban areas
ISSN:	1524-9050, 1558-0016
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!