4 当交通遇上机器学习

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微信公众号《当交通遇上机器学习》专注于人工智能、机器学习、深度学习在道路交通与轨道交通领域内的科研前沿与应用~

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(28) 基于手机信令数据的动态出行OD以及出行需求估计

交通预见未来(28): 基于手机信令数据的动态出行OD及出行需求估计1、文章信息《Estimating Dynamic Origin-Destination Data and Travel Demand Using Cell Phone Network Data》。海南大学2013年的一篇文章,放到现在似乎也不过时。2、摘要本研究以大型手机信令数据为基础,开发了手机定位追踪算法...

2019-12-09 10:18:02

(29) 时空循环卷积神经网络用于交通速度预测

交通预见未来(29): 时空循环卷积神经网络用于交通速度预测1、文章信息《Spatiotemporal Recurrent Convolutional Networks for Traffic Prediction in Transportation Networks》。北航2017年发在sensors上的一篇文章。2、摘要近几十年来,大规模交通网络流量预测已成为一个重要而具有...

2019-12-09 10:22:32

(27) 基于深度学习和多源大数据的浮动共享单车流量预测

交通预见未来(27): 基于深度学习和多源大数据的浮动共享单车流量预测1、文章信息《Short-term FFBS demand prediction with multi-source data in a hybrid deep learning framework》。2019年新发在交通传统期刊IET Intelligent Transport Systems上的一篇文章,运输科技...

2019-12-09 10:10:37

(26) 降雨量预测-一个基准和一个新的模型

交通预见未来(26): TrajGRU降雨量预测-一个基准和一个新的模型1、文章信息《Deep Learning for Precipitation Nowcasting: A Benchmark and A New Model》。施行健的另外一篇降水量预测论文。2、摘要ConvLSTM模型被证明在短时预测方面优于传统的方法,这表明深度学习模型在解决这一问题上有巨大的潜力。然而...

2019-11-30 17:26:04

(25) 多步交通需求预测:基于注意力机制的神经网络模型

交通预见未来(25): 多步交通需求预测:基于注意力机制的神经网络模型1、文章信息《Predicting Multi-step Citywide Passenger Demands Using Atention-based Neural Networks》。上海交通大学计算机学院发在2018WSDM(第十一届网络搜索与数据挖掘国际会议。)上的一篇会议论文。2、摘要既有研究重点是...

2019-09-24 07:44:39

(24) T-GCN-时间图卷积网络用于交通预测

交通预见未来(24):T-GCN-时间图卷积网络用于交通预测1、文章信息《T-GCN:ATemporalGraphConvolutionalNetworkforTrafficPrediction》。中南大学地球科学与信息物理学院2019年发在IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems上的一篇文章。...

2019-09-24 07:44:06

(23) 基于深度学习框架的出租车OD需求预测应用对比

交通预见未来(23): 基于深度学习框架的出租车OD需求预测应用对比文章信息前面看了 OD需求预测的文章,有一些相似之处,拿出来放到一起对比下。一、《Contextualized Spatial–Temporal Network for Taxi origin-Destination Demand Prediction》。2019发在IEEE Transactions on Inte...

2019-09-24 07:05:48

(22) 基于动态时空图卷积神经网络的交通流预测

交通预见未来(22):基于动态时空图卷积神经网络的交通流预测1、文章信息《DynamicSpatial-TemporalGraphConvolutionalNeuralNetworksforTrafficForecasting》。湖南大学信息科学与工程学院2019年初发在AAAI顶会上的一篇文章。2、摘要图卷积神经网络能够利用基于节点距离的预先定义的拉普拉斯矩...

2019-09-24 06:56:22

(21) 出行需求预测新视角---基于图卷积神经网络GCN的出租车OD需求预测

交通预见未来(21): 出行需求预测新视角---基于图卷积神经网络GCN的出租车OD需求预测1、文章信息《Origin-Destination Matrix Prediction via Graph Convolution: a New Perspective of Passenger Demand Modeling》。北航计算机学院发在2019KDD上的一篇论文。2、摘要为了...

2019-08-28 01:37:31

(20) 基于多图卷积神经网络的多模式交通预测应用对比

交通预见未来(20): 基于多图卷积神经网络的多模式交通预测应用对比1、文章信息随着图网络GCN的大火,各式各样的基于图网络的交通预测论文也层出不穷,多图卷积神经网络便是其中一个小方向。本文对比了公众号前面解读的两篇文章(基于多图卷积的共享单车流量预测和基于多图卷积的网约车流量预测)的相似之处,以进一步理解“多图卷积”的含义。(1):《Bike Flow Prediction with...

2019-08-28 01:31:49

(19) 交通预测---基于时空注意力机制的图卷积神经网络

交通预见未来(19): 交通预测---基于时空注意力机制的图卷积神经网络1、文章信息《Attention Based Spatial-Temporal Graph Convolutional Networks for Traffc Flow Forecasting》。北京交通大学博士生校友2019年初发在AAAI顶会上的一篇文章。2、摘要针对交通流预测问题,提出了一种基于注意力...

2019-08-28 01:18:01

(18) 基于时空多图卷积网络的网约车需求预测

交通预见未来(18): 基于时空多图卷积网络的网约车需求预测1、文章信息《Spatiotemporal Multi-Graph Convolution Network for Ride-hailing Demand Forecasting》。2019 AAAI大会的一篇论文,被引5次。2、摘要区域级需求预测是网约车服务的一项重要任务。区域间具有复杂的时空依赖性,现有的方法主要侧...

2019-08-28 01:06:35

(17) 基于时空网络的出租车OD需求预测

交通预见未来(17): 基于时空网络的出租车OD需求预测1、文章信息《Contextualized Spatial–Temporal Network for Taxi rigin-Destination Demand Prediction》。2019发在IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems上的一篇文章(运输科技2...

2019-07-23 11:39:30

(16) 基于图卷积神经网络的轨道交通流量预测

交通预见未来(16) 基于图卷积神经网络的轨道交通流量预测1、文章信息《Predicting Station-Level Short-Term Passenger Flow in a Citywide Metro Network Using Spatiotemporal Graph Convolutional Neural Networks》。2019年中国海洋大学的几位老师发在IIS...

2019-07-23 11:36:15

(15) 基于图卷积神经网络的共享单车流量预测

交通预见未来(3) 基于图卷积神经网络的共享单车流量预测1、文章信息《Bike Flow Prediction with Multi-Graph Convolutional Networks》。文章来自2018年第26届ACM空间地理信息系统进展国际会议论文集,作者来自香港科技大学,被引7次。2、摘要由于单站点流量预测的难度较大,近年来的研究多根据站点类别进行流量预测。但是,它...

2019-07-23 11:33:37

(14) 2019运输科技领域最新SCIE期刊影响因子

2019运输科技领域最新SCIE期刊影响因子2019年6月20号,JCR公布了最新一年的SCIE影响因子,2019年相比2018年变动情况如下,今年运输科技领域新增了3个期刊,共37个,总体而言,大部分期刊的影响因子都较去年有所上升。 Rank Full Journal Title 2019 2018 ...

2019-06-26 01:57:57

(13) 图卷积神经网络GCN ---如何在交通预测中考虑网络拓扑结构

图卷积神经网络GCN---在交通预测中考虑网络拓扑结构原创:张金雷JZhang当交通遇上机器学习1、文章信息《Spatio-TemporalGraphConvolutionalNetworks:ADeepLearningFrameworkforTrafficForecasting》。2017年第二十七届IJCAI国际人工智能联合会议的一篇会议论文,作者...

2019-06-26 01:56:50

(12) 基于深度时空残差网络ResNet的城市交通流预测

交通预见未来(12) 基于深度时空残差网络ResNet的城市交通流预测1、文章信息《Deep Spatio-Temporal Residual Networks for Citywide Crowd Flows Prediction》。2017年AAAI大会的一篇会议论文,作者微软研究院的张钧波,会后文章发在爱斯维尔旗下期刊Artificial Intelligence(IF:3.03...

2019-06-26 01:47:14

import tensorflow 时报错:ImportError: DLL load failed: 找不到指定的程序

安装最新版的tensorflow会自动更新一个依赖包protobuf,导致最新版的protobuf与tensorflow不兼容,重新安装低版本的protobuf(版本低于3.6.0)即可。pip install protobuf==3.6.0关注微信公众号《当交通遇上机器学习》,后台回复“数据”即可获取高达175G的四个月的滴滴GPS数据和滴滴订单数据的获取方式,以及从数据处理(...

2019-06-21 01:56:59

Pycharm 不能新建jupyter notebook文件

2019年1月版本的Pycharm不能新建jupyternotebook文件,也不能打开ipynb文件:解决办法:安装旧版本的Pycharm(比如18年初的)即可。Pycharm历史版本地址:https://www.jetbrains.com/pycharm/download/previous.html关注微信公众号《当交通遇上机器学习》,后台回复“数据”即可...

2019-06-21 01:45:40

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