Репозиторий Самарского университета

Отрывок: Например, одной из характеристик участка УДС может выступать количество съездов и въездов на другой участок УДС. В таком случае значение веса для соединяющего их ребра будет ...

Название :	E-STGCN: усовершенствованная сверточная нейронная сеть на основе пространственно-временных графов для прогнозирования дорожного трафика
Авторы/Редакторы :	Головнин О. К. Перевозчиков Н. Д.
Дата публикации :	2021
Библиографическое описание :	Головнин, О. К. E-STGCN: усовершенствованная сверточная нейронная сеть на основе пространственно-временных графов для прогнозирования дорожного трафика / О. К. Головнин, Н. Д. Перевозчиков // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2021) : сб. тр. по материалам VII Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 20-24 сент.) : [в 3 т.] / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем обраб. изображений РАН - фил. ФНИЦ "Кристаллография и фотоника РАН. - Самаpа : Изд-во Самар. ун-та, 2021Т. 3: Искусственный интеллект и науки о данных. - 2021. - С. 034622.
Другие идентификаторы :	RU\НТБ СГАУ\466589
Ключевые слова:	E-STGCN STGCN сверточные нейронные сети сравнение эффективности подходов пространственно-временные графы прогнозирование дорожного даижения транспортные потоки
Располагается в коллекциях:	Информационные технологии и нанотехнологии

Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.