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vehicle trajectory data
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MA2GCN:基于轨迹数据的交通预测的多邻接关系注意力图卷积网络
提出了一种新的交通拥堵预测模型 - 多邻接关系注意力图卷积网络(MA2GCN),通过将车辆轨迹数据转换为以网格形式的图结构化数据,提出了基于不同网格之间的移动性的车辆进出矩阵。同时,为了提高模型性能,还构建了一种新的自适应邻接矩阵生成方法和
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6 months ago
TraffNet: 基于道路网络数字孪生的交通生成因果关系学习
使用 TraffNet 这一深度学习框架,通过车辆轨迹数据学习交通流量的因果关系,支持基于时机的决策制定并验证其有效性。
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a year ago
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