Sensors· 2017Q1

Trafiği Görüntü Olarak Öğrenme: Büyük Ölçekli Ulaşım Ağı Hız Tahmini İçin Derin Evrişimli Sinir Ağı

Learning Traffic as Images: A Deep Convolutional Neural Network for Large-Scale Transportation Network Speed Prediction

Xiaolei Ma, Zhuang Dai, Zhengbing He, Jihui Ma ve diğerleri

1.409atıf
Q1SCImago
2017yıl

Kısa özet

Trafik verilerini görüntü olarak ele alan yeni bir derin evrişimli sinir ağı (CNN) yöntemi, mevcut yöntemlere kıyasla ağ genelindeki trafik hızlarını tahmin etmede ortalama %42,91'lik bir doğruluk iyileştirmesi sağlamıştır.

Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.

ÇıkarımlarUygulamada

Ana noktalarUygulamada

Makaleye SorUygulamada

Devamı Pofolia uygulamasında

Çıkarımlar, ana noktalar ve makaleye soru sorma; ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Ücretsiz.

Google Play'den indir App Store'dan indir

Web'de giriş yaparak aç

Alan: Yapı ve İnşaat

Building and ConstructionEngineering