Deep learning-powered vessel traffic flow prediction with spatial-temporal attributes and similarity grouping
Perceiving the future trend of Vessel Traffic Flow (VTF) in advance has great application values in the maritime industry. However, using such big data from the Automatic Identification System (AIS) for accurate VTF prediction remains challenging. Deep training networks can learn valuable features f...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Li, Yan, Liang, Maohan, Li, Huanhuan, Yang, Zaili, Du, Liang, Chen, Zhongshuo |
---|---|
مؤلفون آخرون: | School of Civil and Environmental Engineering |
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
2024
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/174055 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Nanyang Technological University |
اللغة: | English |
مواد مشابهة
-
Tensor decomposition for spatial-temporal traffic flow prediction with sparse data
بواسطة: Yang, Funing, وآخرون
منشور في: (2021) -
Graph attention informer for long-term traffic flow prediction under the impact of sports events
بواسطة: Song, Yaofeng, وآخرون
منشور في: (2024) -
Short-term freeway traffic flow prediction: Bayesian combined neural network approach
بواسطة: Zheng, W., وآخرون
منشور في: (2014) -
Simultaneously identifying all true vessels from segmented retinal images
بواسطة: Lau, Q.P., وآخرون
منشور في: (2014) -
Benchmarking feed-forward randomized neural networks for vessel trajectory prediction
بواسطة: Cheng, Ruke, وآخرون
منشور في: (2024)