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文献
J-GLOBAL ID：202002254654879840
整理番号：20A2632720
線形回帰(LR)と長期短期記憶(LSTM)を用いた段階的解釈可能機械学習フレームワーク:黄色タクシーと車車(FHV)サービスの都市全体の需要側予測【JST・京大機械翻訳】
A stepwise interpretable machine learning framework using linear regression (LR) and long short-term memory (LSTM): City-wide demand-side prediction of yellow taxi and for-hire vehicle (FHV) service
Kim Taehooie
(Arizona State University, School of Sustainable Engineering and the Built Environment, 660 S. College Avenue, Tempe, AZ 85281, USA)
,
Sharda Shivam
(Arizona State University, School of Sustainable Engineering and the Built Environment, 660 S. College Avenue, Tempe, AZ 85281, USA)
,
Zhou Xuesong
(Arizona State University, School of Sustainable Engineering and the Built Environment, 660 S. College Avenue, Tempe, AZ 85281, USA)
,
Pendyala Ram M.
(Arizona State University, School of Sustainable Engineering and the Built Environment, 660 S. College Avenue, Tempe, AZ 85281, USA)
資料名：
Transportation Research. Part C. Emerging Technologies
(Transportation Research. Part C. Emerging Technologies)
巻： 120 ページ： Null 発行年： 2020年
JST資料番号： W0534A ISSN： 0968-090X 資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文 発行国： オランダ (NLD) 言語： 英語 (EN)
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