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spatio-temporal models
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MPSTAN:基于族群分布的时空关注网络用于流行病预测
本文提出了一种新型的混合模型 —— 基于母体群体的时空注意力网络(MPSTAN),通过将多点流行病学知识与时空模型相结合并自适应定义不同点之间的相互作用来提高流行病预测的准确性。在两个代表不同流行病学演化趋势的数据集上的广泛实验表明,我们提
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a year ago
基于互信息的迁移学习交通预测方法
TrafficTL 是一种跨城市交通预测方法,使用其他城市的大数据来辅助缺乏数据的城市做出更准确的预测,并利用深度学习的 Spatio-temporal 模型来提高预测精度。在三个真实数据集上的综合案例研究表明,TrafficTL 比最先进
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a year ago
IJCAI
利用深度泰勒分解区分深度学习模型中时空关系的可解释活动识别
针对视频处理中的可解释 AI 问题,利用深度 Taylor 分解技术提出新的判别式相关模型,可以同时表示空间和时间上的重要性信息。
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5 years ago
利用时空建模预测短期 Uber 需求:纽约市案例研究
本文探究了骑乘服务的需求和推断模式。结果表明,需考虑的空间模式为出租车需求在纽约市场上具有重要影响。
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7 years ago
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