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交通预测作为智能交通系统中一个非常重要的研究领域,对于出行规划、交通管理和拥塞控制等方面有着非凡的意义。近年来,各种图卷积......
随着以Twitter、新浪微博为代表的微博社交媒体的普及,社交网络上信息的真实度问题变得越来越严重。其中网络谣言的传播不仅会给人......
交通速度预测是智能交通系统中必不可少的环节。由于交通环境的复杂性,预测未来的交通速度十分困难。已有文献中提出使用支持向量......
多变量时间序列通常包含缺失值。针对如何利用不完整的信息探索复杂的丢失模式进而修复多变量时间序列的丢失值,提出了连续初始化......
随着信息化与工业化在全球范围内的结合日益紧密,以此为代表的第四次工业革命拉开了序幕。根据有效资料显示,2010年震网攻击伊朗核......
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针对现有集群异常作业预测方法预测效率低、预测时间长的问题,提出一种分段集群异常作业预测(SCAJP)方法.该方法分为离线预测和在......
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日峰值负荷作为非线性、非平稳且波动的时间序列,难以准确预测。提出了一种结合动态时间规整(DTW)的门控递归神经网络(GRNN)用于准......
针对数字信号传输过程中的码间干扰问题,提出了门控递归单元神经网络坐标变换盲均衡算法(GRUNN-CT-CMA).首先,在递归神经网络基础......
ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清......
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为了更高效地预测高速公路行程时间,以高速公路行程时间为研究对象,通过采集车辆在高速公路进出口收费站的刷卡数据获取行程时间,......
