Improving Urban Traffic Speed Prediction Using Data Source Fusion and Deep Learning

Traffic parameter forecasting is critical to effective traffic management but is a challenging task due to the stochasticity of traffic flow characteristics, especially in urban road networks. Traffic networks can be affected by external factors, such as weather, events, accidents, and road construc...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	International Conference on Big Data and Smart Computing s. 1 - 8
Hlavní autoři:	Essien, Aniekan, Petrounias, Ilias, Sampaio, Pedro, Sampaio, Sandra
Médium:	Konferenční příspěvek
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	IEEE 01.02.2019
Témata:	Computational modeling Data models data-fusion deep learning intelligent transportation systems (ITS) Long short-term neural networks Mathematical model Meteorology Predictive models Roads Time series analysis traffic data science
ISSN:	2375-9356
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!