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基于深度学习的空域拥堵预测建模
基于深度学习的空域拥堵预测建模
作者:
丁辉
王冠
谢鹏
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
深度学习
非监督学习
堆叠自编码网络
空域拥堵预测
隐层参数
摘要:
深度学习在特征提取与模型拟合方面具有优势.它能够非监督地从数据中学习出有效的特征用以预测.故本文在此利用深度学习进行建模用于空中交通拥堵预测,通过归纳合并交通流参数、环境状态、时段等基础数据来构建交通流特征向量,采用深度学习的堆叠自编码网络架构,设计了一种从无标签数据集中学习,提取可表征数据深层特征的隐层参数,并生成新特征集的拥堵状态预测模型.
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篇名
基于深度学习的空域拥堵预测建模
来源期刊
信息化研究
学科
工学
关键词
深度学习
非监督学习
堆叠自编码网络
空域拥堵预测
隐层参数
年,卷(期)
2017,(4)
所属期刊栏目
研究与设计
研究方向
页码范围
28-30,41
页数
4页
分类号
TP391
字数
语种
中文
DOI
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非监督学习
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空域拥堵预测
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研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
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相关学者/机构
期刊影响力
信息化研究
主办单位:
江苏省电子学会
出版周期:
双月刊
ISSN:
1674-4888
CN:
32-1797/TP
开本:
大16开
出版地:
江苏省南京市
邮发代号:
28-251
创刊时间:
1975
语种:
chi
出版文献量(篇)
4494
总下载数(次)
11
总被引数(次)
24149
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