都市交通予測のための時空間スポットフォアキャスティングフレームワーク【JST・京大機械翻訳】

de Medrano Rodrigo; Aznarte Jose L.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202215825195344 整理番号：22P0129011

都市交通予測のための時空間スポットフォアキャスティングフレームワーク【JST・京大機械翻訳】

A Spatio-Temporal Spot-Forecasting Framework for Urban Traffic Prediction

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発行年： 2020年03月31日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年04月01日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

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時空間予測は,その関心が指数的に成長するオープン研究分野である。本研究では,比較的優れた性能を有する時空間交通予測のための複雑な深層ニューラルフレームワークを作成し,いくつかの時空間条件に対して適応できることを示し,一方,理解と解釈が容易である。本提案は,鍵空間時系列成分を捉えるために,いくつかのモジュールを組み合わせた解釈可能な注意ベースニューラルネットワークに基づいている。広範な実験を通して,著者らのアプローチの結果が,他の最先端の代替案のものより安定かつ良好であることを示した。【JST・京大機械翻訳】

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人工知能 , 交通調査

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