A Spatial-Temporal Graph Convolutional Recurrent Network for Transportation Flow Estimation

Accurate estimation of transportation flow is a challenging task in Intelligent Transportation Systems (ITS). Transporting data with dynamic spatial-temporal dependencies elevates transportation flow forecasting to a significant issue for operational planning, managing passenger flow, and arranging...

Szczegółowa specyfikacja

Opis bibliograficzny

Główni autorzy:	Ifigenia Drosouli, Athanasios Voulodimos, Paris Mastorocostas, Georgios Miaoulis, Djamchid Ghazanfarpour
Format:	Artigo
Język:	Inglês
Wydane:	MDPI AG 2023-08-01
Seria:	Sensors
Hasła przedmiotowe:	transportation flow estimation graph convolutional networks spatial-temporal dependencies LSTΜ deep learning metro dataset
Dostęp online:	https://www.mdpi.com/1424-8220/23/17/7534
Etykiety:	Dodaj etykietę Nie ma etykietki, Dołącz pierwszą etykiete!