Zeitschriftenartikel zum Thema „Trafic spatial“
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Pogorelov, A. V., K. R. Golovan und M. V. Kuzyakina. „SPATIAL STRUCTURE OF INTERNET-TRAFIC CONSUMPTION IN THE MTS NETWORK IN A LARGE CITY (BASED ON KRASNODAR DATA)“. Proceedings of the International conference “InterCarto/InterGIS” 1, Nr. 21 (01.01.2015): 548–52. http://dx.doi.org/10.24057/2414-9179-2015-1-21-548-552.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Shaohua, Shijun Dai, Jingkai Sun, Tianlu Mao, Junsuo Zhao und Heng Zhang. „Multicomponent Spatial-Temporal Graph Attention Convolution Networks for Traffic Prediction with Spatially Sparse Data“. Computational Intelligence and Neuroscience 2021 (23.12.2021): 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2021/9134942.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Shen, Jinjun Tang, Hua Wang und Yinhai Wang. „Enhancing Traffic Incident Detection by Using Spatial Point Pattern Analysis on Social Media“. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board 2528, Nr. 1 (Januar 2015): 69–77. http://dx.doi.org/10.3141/2528-08.
Der volle Inhalt der QuelleTanner, John. „Urban spatial traffic patterns“. Transportation Research Part A: General 24, Nr. 5 (September 1990): 397–98. http://dx.doi.org/10.1016/0191-2607(90)90052-8.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Tian, Mengmeng Zhang, Haobin Jiang und Peng Jing. „Understanding the Modifiable Areal Unit Problem and Identifying Appropriate Spatial Units while Studying the Influence of the Built Environment on the Traffic System State“. Journal of Advanced Transportation 2022 (14.09.2022): 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2022/8288248.
Der volle Inhalt der QuelleLiao, Wanying, Hongtao Wang und Jiajun Xu. „The Spatial Structure Characteristic and Road Traffic Accessibility Evaluation of A-Level Tourist Attractions within Wuhan Urban Agglomeration in China“. 3C Tecnología_Glosas de innovación aplicadas a la pyme 12, Nr. 2 (25.06.2023): 388–409. http://dx.doi.org/10.17993/3ctecno.2023.v12n3e45.388-409.
Der volle Inhalt der QuelleYAMAGUCHI, Hiromichi, und Makoto OKUMURA. „1C33 Temporal and Spatial Differences of Leisure Travel Frequency Distribution in Japan(Traffic Planning)“. Proceedings of International Symposium on Seed-up and Service Technology for Railway and Maglev Systems : STECH 2015 (2015): _1C33–1_—_1C33–12_. http://dx.doi.org/10.1299/jsmestech.2015._1c33-1_.
Der volle Inhalt der QuelleBraxmeier, Hans, Volker Schmidt und Evgueni Spodarev. „SPATIAL EXTRAPOLATION OF ANISOTROPIC ROAD TRAFFIC DATA“. Image Analysis & Stereology 23, Nr. 3 (03.05.2011): 185. http://dx.doi.org/10.5566/ias.v23.p185-198.
Der volle Inhalt der QuellePavlyuk, Dmitry. „Temporal Aggregation Effects in Spatiotemporal Traffic Modelling“. Sensors 20, Nr. 23 (04.12.2020): 6931. http://dx.doi.org/10.3390/s20236931.
Der volle Inhalt der QuelleXiong, Liyan, Weihua Ding, Xiaohui Huang und Weichun Huang. „CLSTAN: ConvLSTM-Based Spatiotemporal Attention Network for Traffic Flow Forecasting“. Mathematical Problems in Engineering 2022 (11.07.2022): 1–13. http://dx.doi.org/10.1155/2022/1604727.
Der volle Inhalt der QuellePavlyuk. „Transfer Learning: Video Prediction and Spatiotemporal Urban Traffic Forecasting“. Algorithms 13, Nr. 2 (13.02.2020): 39. http://dx.doi.org/10.3390/a13020039.
Der volle Inhalt der QuelleFeng, Jian, Lang Yu und Rui Ma. „AGCN-T: A Traffic Flow Prediction Model for Spatial-Temporal Network Dynamics“. Journal of Advanced Transportation 2022 (29.05.2022): 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2022/1217588.
Der volle Inhalt der QuelleTassadit Dial, Rania, und Gabriel Figueiredo De Oliveira. „Accessibilité à l’arrière-pays, connectivité maritime et relations interportuaires : une analyse spatiale“. Revue d’Économie Régionale & Urbaine Octobre, Nr. 4 (19.10.2023): 579–607. http://dx.doi.org/10.3917/reru.234.0579.
Der volle Inhalt der QuelleKumar, Dr T. Senthil. „Video based Traffic Forecasting using Convolution Neural Network Model and Transfer Learning Techniques“. Journal of Innovative Image Processing 2, Nr. 3 (17.06.2020): 128–34. http://dx.doi.org/10.36548/jiip.2020.3.002.
Der volle Inhalt der QuelleGao, Jingqin, Kun Xie und Kaan Ozbay. „Exploring the Spatial Dependence and Selection Bias of Double Parking Citations Data“. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board 2672, Nr. 42 (18.08.2018): 159–69. http://dx.doi.org/10.1177/0361198118792323.
Der volle Inhalt der QuelleKošanin, Ivan, Milan Gnjatović, Nemanja Maček und Dušan Joksimović. „A Clustering-Based Approach to Detecting Critical Traffic Road Segments in Urban Areas“. Axioms 12, Nr. 6 (24.05.2023): 509. http://dx.doi.org/10.3390/axioms12060509.
Der volle Inhalt der QuelleAbduljabbar, Rusul, Hussein Dia, Pei-Wei Tsai und Sohani Liyanage. „Short-Term Traffic Forecasting: An LSTM Network for Spatial-Temporal Speed Prediction“. Future Transportation 1, Nr. 1 (30.03.2021): 21–37. http://dx.doi.org/10.3390/futuretransp1010003.
Der volle Inhalt der QuelleChang, Zhihong, Chunsheng Liu und Jianmin Jia. „STA-GCN: Spatial-Temporal Self-Attention Graph Convolutional Networks for Traffic-Flow Prediction“. Applied Sciences 13, Nr. 11 (02.06.2023): 6796. http://dx.doi.org/10.3390/app13116796.
Der volle Inhalt der QuelleHuang, Xiaohui, Yuanchun Lan, Yuming Ye, Junyang Wang und Yuan Jiang. „Traffic Flow Prediction Based on Multi-Mode Spatial-Temporal Convolution of Mixed Hop Diffuse ODE“. Electronics 11, Nr. 19 (22.09.2022): 3012. http://dx.doi.org/10.3390/electronics11193012.
Der volle Inhalt der QuelleGe, Liang, Siyu Li, Yaqian Wang, Feng Chang und Kunyan Wu. „Global Spatial-Temporal Graph Convolutional Network for Urban Traffic Speed Prediction“. Applied Sciences 10, Nr. 4 (22.02.2020): 1509. http://dx.doi.org/10.3390/app10041509.
Der volle Inhalt der QuelleGoścień, Róża. „On the Efficient Flow Restoration in Spectrally-Spatially Flexible Optical Networks“. Electronics 10, Nr. 12 (18.06.2021): 1468. http://dx.doi.org/10.3390/electronics10121468.
Der volle Inhalt der QuelleJiang, Jiawei, Chengkai Han, Wayne Xin Zhao und Jingyuan Wang. „PDFormer: Propagation Delay-Aware Dynamic Long-Range Transformer for Traffic Flow Prediction“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, Nr. 4 (26.06.2023): 4365–73. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i4.25556.
Der volle Inhalt der QuelleBarthelemy, Marc, Bernard Gondran und Eric Guichard. „Spatial structure of the internet traffic“. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications 319 (März 2003): 633–42. http://dx.doi.org/10.1016/s0378-4371(02)01382-1.
Der volle Inhalt der QuelleDu, Wen-Bo, Xing-Lian Zhou, Zhen Chen, Kai-Quan Cai und Xian-Bin Cao. „Traffic dynamics on coupled spatial networks“. Chaos, Solitons & Fractals 68 (November 2014): 72–77. http://dx.doi.org/10.1016/j.chaos.2014.07.009.
Der volle Inhalt der QuelleNewell, Gordon F. „Comments on spatial models of traffic“. Transportation Research Part B: Methodological 27, Nr. 3 (Juni 1993): 185–88. http://dx.doi.org/10.1016/0191-2615(93)90028-9.
Der volle Inhalt der QuelleYALÇIN, Güler. „SPATIAL ANALYSIS OF THE TRAFFIC ACCIDENTS FOR URBAN TRAFFIC MANAGEMENT“. INTERNATIONAL REFEREED JOURNAL OF ENGINEERING AND SCIENCES 2, Nr. 3 (30.04.2015): 1. http://dx.doi.org/10.17366/uhmfd.2015310571.
Der volle Inhalt der QuelleXiao, Tianzheng, Huapu Lu, Jianyu Wang und Katrina Wang. „Predicting and Interpreting Spatial Accidents through MDLSTM“. International Journal of Environmental Research and Public Health 18, Nr. 4 (03.02.2021): 1430. http://dx.doi.org/10.3390/ijerph18041430.
Der volle Inhalt der QuelleYang, Yanfang, Jiandong Cao, Yong Qin, Limin Jia, Honghui Dong und Aomuhan Zhang. „Spatial correlation analysis of urban traffic state under a perspective of community detection“. International Journal of Modern Physics B 32, Nr. 12 (03.05.2018): 1850150. http://dx.doi.org/10.1142/s0217979218501503.
Der volle Inhalt der QuelleXu, Chengcheng, Chen Wang, Wei Wang, Jie Bao und Menglin Yang. „Investigating Spatial Interdependence in E-Bike Choice Using Spatially Autoregressive Model“. PROMET - Traffic&Transportation 29, Nr. 4 (28.08.2017): 351–62. http://dx.doi.org/10.7307/ptt.v29i4.2144.
Der volle Inhalt der QuelleGao, Min, Yingmei Wei, Yuxiang Xie und Yitong Zhang. „Traffic Prediction with Self-Supervised Learning: A Heterogeneity-Aware Model for Urban Traffic Flow Prediction Based on Self-Supervised Learning“. Mathematics 12, Nr. 9 (24.04.2024): 1290. http://dx.doi.org/10.3390/math12091290.
Der volle Inhalt der QuelleLac, C., R. P. Donnelly, V. Masson, S. Pal, S. Donier, S. Queguiner, G. Tanguy, L. Ammoura und I. Xueref-Remy. „CO<sub>2</sub> dispersion modelling over Paris region within the CO<sub>2</sub>-MEGAPARIS project“. Atmospheric Chemistry and Physics Discussions 12, Nr. 10 (25.10.2012): 28155–93. http://dx.doi.org/10.5194/acpd-12-28155-2012.
Der volle Inhalt der QuelleYi, Ran, Yang Zhou, Xin Wang, Zhiyuan Liu, Xiaotian Li und Bin Ran. „Spatially Formulated Connected Automated Vehicle Trajectory Optimization with Infrastructure Assistance“. Journal of Advanced Transportation 2022 (20.05.2022): 1–15. http://dx.doi.org/10.1155/2022/6184790.
Der volle Inhalt der QuelleGe, Fengjian, Wanxu Chen, Yuanyuan Zeng und Jiangfeng Li. „The Nexus between Urbanization and Traffic Accessibility in the Middle Reaches of the Yangtze River Urban Agglomerations, China“. International Journal of Environmental Research and Public Health 18, Nr. 7 (06.04.2021): 3828. http://dx.doi.org/10.3390/ijerph18073828.
Der volle Inhalt der QuelleYin, Hong Yan. „Study of Traffic Accessibility in Poyang Lake Economic Zone Oriented by High-Speed Railway“. Applied Mechanics and Materials 178-181 (Mai 2012): 1778–81. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.178-181.1778.
Der volle Inhalt der QuelleLian, Qingyun, Wei Sun und Wei Dong. „Hierarchical Spatial-Temporal Neural Network with Attention Mechanism for Traffic Flow Forecasting“. Applied Sciences 13, Nr. 17 (28.08.2023): 9729. http://dx.doi.org/10.3390/app13179729.
Der volle Inhalt der QuelleJiang, Wenhao, Yunpeng Xiao, Yanbing Liu, Qilie Liu und Zheng Li. „Bi-GRCN: A Spatio-Temporal Traffic Flow Prediction Model Based on Graph Neural Network“. Journal of Advanced Transportation 2022 (01.02.2022): 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2022/5221362.
Der volle Inhalt der QuelleXu, Dong-wei, Yong-dong Wang, Li-min Jia, Gui-jun Zhang und Hai-feng Guo. „Compression Algorithm of Road Traffic Spatial Data Based on LZW Encoding“. Journal of Advanced Transportation 2017 (2017): 1–13. http://dx.doi.org/10.1155/2017/8182690.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Rui, Fei Xie, Jianjun Shi, Jing Zhao, Jiquan Yang und Xu Ling. „Spatial-Temporal Semantic Neural Network for Time Series Forecasting“. Journal of Physics: Conference Series 2203, Nr. 1 (01.02.2022): 012033. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2203/1/012033.
Der volle Inhalt der QuelleWu, Xiaoyun, und Cynthia Lum. „The practice of proactive traffic stops“. Policing: An International Journal 43, Nr. 2 (26.11.2019): 229–46. http://dx.doi.org/10.1108/pijpsm-06-2019-0089.
Der volle Inhalt der QuelleHan, Xing, Guowei Zhu, Ling Zhao, Ronghua Du, Yuhan Wang, Zhe Chen, Yang Liu und Silu He. „Ollivier–Ricci Curvature Based Spatio-Temporal Graph Neural Networks for Traffic Flow Forecasting“. Symmetry 15, Nr. 5 (27.04.2023): 995. http://dx.doi.org/10.3390/sym15050995.
Der volle Inhalt der QuelleZhou, Junwei, Xizhong Qin, Yuanfeng Ding und Haodong Ma. „Spatial–Temporal Dynamic Graph Differential Equation Network for Traffic Flow Forecasting“. Mathematics 11, Nr. 13 (26.06.2023): 2867. http://dx.doi.org/10.3390/math11132867.
Der volle Inhalt der QuelleIštoka Otković, Irena, Barbara Karleuša, Aleksandra Deluka-Tibljaš, Sanja Šurdonja und Mario Marušić. „Combining Traffic Microsimulation Modeling and Multi-Criteria Analysis for Sustainable Spatial-Traffic Planning“. Land 10, Nr. 7 (24.06.2021): 666. http://dx.doi.org/10.3390/land10070666.
Der volle Inhalt der QuelleYu, Hongru, Shejun Deng, Caoye Lu, Yucheng Tang, Shijun Yu, Lu Liu und Tao Ji. „Research on the Evolution Mechanism of Congestion in the Entrances and Exits of Parking Facilities Based on the Improved Spatial Autoregressive Model“. Journal of Advanced Transportation 2021 (29.08.2021): 1–15. http://dx.doi.org/10.1155/2021/8380247.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Y., Q. Zhao und M. Wang. „ANALYSIS THE INFLUENCING FACTORS OF URBAN TRAFFIC FLOWS BY USING NEW AND EMERGING URBAN BIG DATA AND DEEP LEARNING“. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XLIII-B4-2022 (02.06.2022): 537–43. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-xliii-b4-2022-537-2022.
Der volle Inhalt der QuelleZhou, Shaobo, Xiaodong Zang, Junheng Yang, Wanying Chen, Jiahao Li und Shuyi Chen. „Modelling the Coupling Relationship between Urban Road Spatial Structure and Traffic Flow“. Sustainability 15, Nr. 14 (17.07.2023): 11142. http://dx.doi.org/10.3390/su151411142.
Der volle Inhalt der QuelleChen, Renyi, und Huaxiong Yao. „Hybrid Graph Models for Traffic Prediction“. Applied Sciences 13, Nr. 15 (27.07.2023): 8673. http://dx.doi.org/10.3390/app13158673.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Xiao Na, Ming Yao, Feng Zhu und Jie Ni. „Traffic Image Segmentation Based on Gaussian Mixture Model with Spatial Information and Sampling“. Applied Mechanics and Materials 380-384 (August 2013): 3702–5. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.380-384.3702.
Der volle Inhalt der QuelleZeng, Hui, Chaojie Jiang, Yuanchun Lan, Xiaohui Huang, Junyang Wang und Xinhua Yuan. „Long Short-Term Fusion Spatial-Temporal Graph Convolutional Networks for Traffic Flow Forecasting“. Electronics 12, Nr. 1 (03.01.2023): 238. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12010238.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Beibei, Youfang Lin, Shengnan Guo und Huaiyu Wan. „GSNet: Learning Spatial-Temporal Correlations from Geographical and Semantic Aspects for Traffic Accident Risk Forecasting“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, Nr. 5 (18.05.2021): 4402–9. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i5.16566.
Der volle Inhalt der QuelleCui, Jiaxing, Ruihao Li, Lingyu Zhang und Ying Jing. „Spatially Illustrating Leisure Agriculture: Empirical Evidence from Picking Orchards in China“. Land 10, Nr. 6 (13.06.2021): 631. http://dx.doi.org/10.3390/land10060631.
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