回到未来：使用卷积编解码网络预测交通激波的形成与传播
机器学习
2019-05-08 v1 计算机视觉与模式识别
信号处理
摘要
本研究提出一种深度学习方法来预测交通激波的传播。深度神经网络的输入为研究路段的时空图，网络的输出为以时空图形式呈现的激波在研究路段上的预测（未来）传播情况。所提方法的主要特征是能够提取时空图中嵌入的特征，以预测交通激波的传播。
引用
@article{arxiv.1905.02197,
title = {Back to the Future: Predicting Traffic Shockwave Formation and Propagation Using a Convolutional Encoder-Decoder Network},
author = {Mohammadreza Khajeh-Hosseini and Alireza Talebpour},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.02197},
year = {2019}
}