LSTM network: a deep learning approach for short-term traffic forecast (Englisch)
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In:
IET Intelligent Transport Systems
;
11
, 2
;
68-75
;
2017
- Aufsatz (Zeitschrift) / Elektronische Ressource
-
Titel:LSTM network: a deep learning approach for short-term traffic forecast
-
Beteiligte:Zhao, Zheng ( Autor:in ) / Chen, Weihai ( Autor:in ) / Wu, Xingming ( Autor:in ) / Chen, Peter C. Y. ( Autor:in ) / Liu, Jingmeng ( Autor:in )
-
Erschienen in:IET Intelligent Transport Systems ; 11, 2 ; 68-75
-
Verlag:
- Neue Suche nach: The Institution of Engineering and Technology
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Erscheinungsdatum:01.03.2017
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Format / Umfang:8 pages
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ISSN:
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DOI:
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Medientyp:Aufsatz (Zeitschrift)
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Format:Elektronische Ressource
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Sprache:Englisch
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Schlagwörter:traffic data analysis , two-dimensional network , intelligent transportation systems , travel modes , learning (artificial intelligence) , traffic management , road traffic control , LSTM deep-learning approach , departure time , temporal-spatial correlation , memory units , short-term traffic forecasting , LSTM network , travel routes , long-short-term memory network , intelligent transportation system , computation power , recurrent neural nets
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Datenquelle:
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Inhaltsverzeichnis – Band 11, Ausgabe 2
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