Citywide Traffic Volume Estimation Using Trajectory Data
Citywide Traffic Volume Estimation Using Trajectory Data
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使用轨迹数据估计全市交通量
DOI：
10.1109/tkde.2016.2621104
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发表时间：
2017-02
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Satish V. Ukkusuri
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Xianyuan Zhan;Yu Zheng;Xiuwen Yi;Satish V. Ukkusuri
城市规模的交通量估计是许多交通运营和城市应用的重要问题。本文提出了一种混合框架，它集成了最先进的机器学习技术和成熟的
Traffic volume estimation at the city scale is an important problem useful to many transportation operations and urban applications. This paper proposes a hybrid framework that integrates both state-of-art machine learning techniques and well-established
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DOI：
--
发表时间：
2000
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Jaimyoung Kwon
通讯作者：
Jaimyoung Kwon
DOI：
10.1016/0191-2615(84)90002-x
发表时间：
1984-01-01
影响因子：
6.8
作者：
OKUTANI, I;STEPHANEDES, YJ
通讯作者：
STEPHANEDES, YJ
影响因子：
1.7
作者：
L. Sun;Jie Zhou
通讯作者：
L. Sun;Jie Zhou
DOI：
10.1145/2623330.2623656
发表时间：
2014-08
期刊：
Proceedings of the 20th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining
影响因子：
--
作者：
Yilun Wang;Yu Zheng;Yexiang Xue
通讯作者：
Yilun Wang;Yu Zheng;Yexiang Xue
DOI：
10.1016/j.sbspro.2013.11.136
发表时间：
2013-12
期刊：
Procedia - Social and Behavioral Sciences
影响因子：
--
作者：
J. Kianfar;P. Edara
通讯作者：
J. Kianfar;P. Edara