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基于自适应融合时空网络的城市交通流预测.pdf

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    摘要

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    城市交通流量预测对智能交通系统具有重要意义。近些年来，由于大规模交

    通数据集的可用性和深度学习技术的进步，基于各种深度学习方法的城市计算

    及城市交通预测已经成为学术界和工业界的研究重点，有着巨大的学术价值和

    十分广阔的应用前景。准确的城市交通预测是一项极具挑战性的时空预测任务。

    建模时除了要处理各种复杂的非线性依赖之外(如时间依赖、空间依赖和外部因

    素)．还要充分考虑交通数据自身独有的特征。过去的许多工作已经在

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