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摘要:
阐述了ECML/PKDD大会对出租车目的地预测提出质疑的解决方案,使用一种基于神经网络的完全自动化的方法,尝试构建多层感知、双向递归神经网络和记忆网络的模型.提出的方法可以较容易地适用于其他应用程序,目标是预测一个可变长度序列的固定长度输出.
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城市出租车发展规模预测方法研究
公共交通
出租车
发展规模
预测方法
基于神经网络BP算法的出租汽车保有量预测法
出租汽车保有量
神经网络
预测模型
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
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文献信息
篇名 一种基于人工神经网络的出租车目标自动预测算法
来源期刊 安徽电子信息职业技术学院学报 学科 工学
关键词 多层感知器 神经网络 出租车目的地 预测
年,卷(期) 2019,(1) 所属期刊栏目 技术应用
研究方向 页码范围 1-3
页数 3页 分类号 TP183
字数 2569字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1671-802X.2019.01.002
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王照生 15 9 2.0 2.0
2 叶群芳 1 1 1.0 1.0
3 龙文 1 1 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (25)
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研究主题发展历程
节点文献
多层感知器
神经网络
出租车目的地
预测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
安徽电子信息职业技术学院学报
双月刊
1671-802X
34-1212/Z
大16开
安徽蚌埠曹山路1000号
26-189
2002
chi
出版文献量(篇)
4281
总下载数(次)
14
总被引数(次)
8824
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