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J-GLOBAL ID：202002228459962764   整理番号：20A2414352

グラフコンボリューションネットワークに基づく路網の短時間交通流予測研究【JST・京大機械翻訳】

Short-term Network-wide Traffic Prediction Based on Graph Convolutional Network

著者 (3件)： Chen Xiqun (浙江大学建筑工程学院,杭州310058) ,  Zhou Lingxiao (浙江大学建筑工程学院,杭州310058) ,  Cao Zhen (浙江大学建筑工程学院,杭州310058)
資料名： Jiaotong Yunshu Xitong Gongcheng Yuxinxi  (Jiaotong Yunshu Xitong Gongcheng Yuxinxi)
巻： 20  号： 4  ページ： 49-55  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2945A  ISSN： 1009-6744  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 知的交通システムは交通渋滞を緩和する有効な手段であり、精確な交通流予測はその実現のキーポイントである。道路網トポロジーと交通流の時空相関を考慮し,グラフコンボリューションネットワーク(GCN)に基づく大規模都市道路網のための短期交通流予測モデルを提案し,予測精度,予測効率,および現実的解釈の意義を示した。実大規模都市道路網浮動車データを採用してGCNモデルに対してテストを行い、結果により、GCNモデルが既存のモデルに対して、予測性能に大きな向上があることが分かった。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 位相幾何学 ,  *畳込み ,  *ネットワーク ,  *交通流 ,  道路網 ,  浮動 ,  交通システム ,  交通混雑 ,  予測モデル ,  前向きコホート研究
準シソーラス用語： 予測精度 ,  予測性能 ,  *路網 ,  都市道路網 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 数値計算  (JE02000J) ,  交通調査  (TB01031B)

タイトルに関連する用語 (5件)： 路網 ,  短時間 ,  交通流 ,  予測 ,  研究