Research on Urban Traffic Industrial Management under Big Data: Taking Traffic Congestion as an Example
Pourquoi ce travail est-il dans la base ?
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.
Dossier post-publication
- Nature
- Retraction
- Motif
- Concerns/Issues about Data;Concerns/Issues about Results and/or Conclusions;Concerns/Issues about Referencing/Attributions;Concerns/Issues about Peer Review;Investigation by Journal/Publisher;Investigation by Third Party;Paper Mill;Computer-Aided Content or Computer-Generated Content;Unreliable Results and/or Conclusions;
- Date
- 1/24/2024 0:00
- Signalé par OpenAlex ?
- Oui
Source : Retraction Watch, jointe par DOI. OpenAlex consigne la rétractation dans is_retracted, un booléen sur un espace d'états à au moins quatre valeurs ; il ne peut donc exprimer ni une expression de préoccupation, ni une correction, ni un rétablissement, et les rapporte comme false, ce qui se lit comme « rien à signaler ».
Résumé
This paper establishes a prediction model of traffic flow, where three cycle dependent components are used to model three characteristics of traffic data, respectively. CNN is used to extract spatial features, and the combination of LSTM and attention mechanism is used to dynamically capture the influence of historical period on target period. Finally, the results are obtained by weighted integration of each component. Its prediction result is more accurate, which can provide reference for governance of urban transportation industry under the background of big data.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
La notice
- Revue
- Journal of Advanced Transportation
- Thématique
- Traffic Prediction and Management Techniques
- Domaine
- Engineering
- Établissements canadiens
- —
- Organismes subventionnaires
- —
- Mots-clés
- Big dataTraffic congestionTraffic flow (computer networking)Computer scienceComponent (thermodynamics)City managementTransport engineeringTraffic congestion reconstruction with Kerner's three-phase theoryData miningEngineeringComputer networkEnvironmental science
- Résumé présent dans OpenAlex
- oui