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本书在以往交通速度预测方法研究的基础之上, 引入深度神经网络模型, 聚焦于全新的GCNATF模型开展交通速度预测探究, 能更精准地捕捉交通流复杂特征, 为城市交通规划、智能交通系统优化提供有力支撑。
第一章 绪论……………………………………………………………………… １第一节 研究背景与研究意义……………………………………………… １第二节 国内外研究现状……………………………………………………… ３第三节 主要研究内容………………………………………………………… ９第二章 交通预测相关技术理论……………………………………………… １１第一节 交通数据分析……………………………………………………… １１第二节 交通网络的时间依赖性…………………………………………… １４第三节 交通网络的空间依赖性…………………………………………… ２０第四节 模型评价方法设计………………………………………………… ２４第三章 交通路网建模与速度特征分析……………………………………… ２７第一节 交通速度数据集…………………………………………………… ２７第二节 交通路网建模……………………………………………………… ３０第三节 交通速度特征分析………………………………………………… ３２第四章 基于图卷积网络的交通速度预测模型…………………………… ４１第一节 问题定义…………………………………………………………… ４１第二节 模型框架…………………………………………………………… ４２第三节 融合注意力机制的图卷积网络…………………………………… ４４第四节 简化Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ 结构……………………………………………… ４８第五章 实验与结果分析……………………………………………………… ５４第一节 实验设置…………………………………………………………… ５４第二节 对比实验与结果分析……………………………………………… ５８第三节 消融实验与结果分析……………………………………………… ６８参考文献…………………………………………………………………………… ７３
| 基本信息 | |
|---|---|
| 出版社 | 人民交通出版社股份有限公司 |
| ISBN | 9787114203206 |
| 条码 | 9787114203206 |
| 编者 | 黄明霞, 刘阳, 纪雄著 著 |
| 译者 | -- |
| 出版年月 | 2025-05-01 00:00:00.0 |
| 开本 | 16开 |
| 装帧 | 平装 |
| 页数 | 79 |
| 字数 | 78000 |
| 版次 | 1 |
| 印次 | 1 |
| 纸张 | 一般胶版纸 |
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