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何坚; 朱喆; 王伟东; 于卫国;
北京工业大学信息学部;
北京100124;
上海银联商务技术开发中心;
上海200070;
停车泊位占用率; 多维度影响因素; 时空相关性; 格兰杰因果关系; 时空因果关系; 神经网络;
机译:用于共享停车需求预测的时空深度学习网络
机译:结合多个时空数据源的交通网络实时停车占用预测的深度学习方法
机译:使用机器学习技术研究数据仓库多维模式的可理解性预测的结构度量
机译:基于多维空间 - 时间因果关系和ANN算法的停车占用预测技术
机译:将机器和统计学习技术应用于智能交通系统:瓶颈识别和预测,动态行驶时间预测,驾驶员停车行为模型以及交叉口的自主车辆控制
机译:停车位可用性预测的机器/深度学习模型的比较分析
机译:一种深入的学习方法,可以采用多种时空数据源的运输网络实时停车占用预测
机译:车辆占用率预测
机译:基于学习的多维相关频谱占用率预测
机译:因果关系学习设备,因果关系估计设备,因果关系学习方法,因果关系估计方法和程序
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