Articles de revues sur le sujet « Trafic spatial »
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Pogorelov, A. V., K. R. Golovan et 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, no 21 (1 janvier 2015) : 548–52. http://dx.doi.org/10.24057/2414-9179-2015-1-21-548-552.
Texte intégralLiu, Shaohua, Shijun Dai, Jingkai Sun, Tianlu Mao, Junsuo Zhao et Heng Zhang. « Multicomponent Spatial-Temporal Graph Attention Convolution Networks for Traffic Prediction with Spatially Sparse Data ». Computational Intelligence and Neuroscience 2021 (23 décembre 2021) : 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2021/9134942.
Texte intégralZhang, Shen, Jinjun Tang, Hua Wang et 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, no 1 (janvier 2015) : 69–77. http://dx.doi.org/10.3141/2528-08.
Texte intégralTanner, John. « Urban spatial traffic patterns ». Transportation Research Part A : General 24, no 5 (septembre 1990) : 397–98. http://dx.doi.org/10.1016/0191-2607(90)90052-8.
Texte intégralLi, Tian, Mengmeng Zhang, Haobin Jiang et 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 septembre 2022) : 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2022/8288248.
Texte intégralLiao, Wanying, Hongtao Wang et 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, no 2 (25 juin 2023) : 388–409. http://dx.doi.org/10.17993/3ctecno.2023.v12n3e45.388-409.
Texte intégralYAMAGUCHI, Hiromichi, et 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_.
Texte intégralBraxmeier, Hans, Volker Schmidt et Evgueni Spodarev. « SPATIAL EXTRAPOLATION OF ANISOTROPIC ROAD TRAFFIC DATA ». Image Analysis & ; Stereology 23, no 3 (3 mai 2011) : 185. http://dx.doi.org/10.5566/ias.v23.p185-198.
Texte intégralPavlyuk, Dmitry. « Temporal Aggregation Effects in Spatiotemporal Traffic Modelling ». Sensors 20, no 23 (4 décembre 2020) : 6931. http://dx.doi.org/10.3390/s20236931.
Texte intégralXiong, Liyan, Weihua Ding, Xiaohui Huang et Weichun Huang. « CLSTAN : ConvLSTM-Based Spatiotemporal Attention Network for Traffic Flow Forecasting ». Mathematical Problems in Engineering 2022 (11 juillet 2022) : 1–13. http://dx.doi.org/10.1155/2022/1604727.
Texte intégralPavlyuk. « Transfer Learning : Video Prediction and Spatiotemporal Urban Traffic Forecasting ». Algorithms 13, no 2 (13 février 2020) : 39. http://dx.doi.org/10.3390/a13020039.
Texte intégralFeng, Jian, Lang Yu et Rui Ma. « AGCN-T : A Traffic Flow Prediction Model for Spatial-Temporal Network Dynamics ». Journal of Advanced Transportation 2022 (29 mai 2022) : 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2022/1217588.
Texte intégralTassadit Dial, Rania, et Gabriel Figueiredo De Oliveira. « Accessibilité à l’arrière-pays, connectivité maritime et relations interportuaires : une analyse spatiale ». Revue d’Économie Régionale & ; Urbaine Octobre, no 4 (19 octobre 2023) : 579–607. http://dx.doi.org/10.3917/reru.234.0579.
Texte intégralKumar, Dr T. Senthil. « Video based Traffic Forecasting using Convolution Neural Network Model and Transfer Learning Techniques ». Journal of Innovative Image Processing 2, no 3 (17 juin 2020) : 128–34. http://dx.doi.org/10.36548/jiip.2020.3.002.
Texte intégralGao, Jingqin, Kun Xie et Kaan Ozbay. « Exploring the Spatial Dependence and Selection Bias of Double Parking Citations Data ». Transportation Research Record : Journal of the Transportation Research Board 2672, no 42 (18 août 2018) : 159–69. http://dx.doi.org/10.1177/0361198118792323.
Texte intégralKošanin, Ivan, Milan Gnjatović, Nemanja Maček et Dušan Joksimović. « A Clustering-Based Approach to Detecting Critical Traffic Road Segments in Urban Areas ». Axioms 12, no 6 (24 mai 2023) : 509. http://dx.doi.org/10.3390/axioms12060509.
Texte intégralAbduljabbar, Rusul, Hussein Dia, Pei-Wei Tsai et Sohani Liyanage. « Short-Term Traffic Forecasting : An LSTM Network for Spatial-Temporal Speed Prediction ». Future Transportation 1, no 1 (30 mars 2021) : 21–37. http://dx.doi.org/10.3390/futuretransp1010003.
Texte intégralChang, Zhihong, Chunsheng Liu et Jianmin Jia. « STA-GCN : Spatial-Temporal Self-Attention Graph Convolutional Networks for Traffic-Flow Prediction ». Applied Sciences 13, no 11 (2 juin 2023) : 6796. http://dx.doi.org/10.3390/app13116796.
Texte intégralHuang, Xiaohui, Yuanchun Lan, Yuming Ye, Junyang Wang et Yuan Jiang. « Traffic Flow Prediction Based on Multi-Mode Spatial-Temporal Convolution of Mixed Hop Diffuse ODE ». Electronics 11, no 19 (22 septembre 2022) : 3012. http://dx.doi.org/10.3390/electronics11193012.
Texte intégralGe, Liang, Siyu Li, Yaqian Wang, Feng Chang et Kunyan Wu. « Global Spatial-Temporal Graph Convolutional Network for Urban Traffic Speed Prediction ». Applied Sciences 10, no 4 (22 février 2020) : 1509. http://dx.doi.org/10.3390/app10041509.
Texte intégralGoścień, Róża. « On the Efficient Flow Restoration in Spectrally-Spatially Flexible Optical Networks ». Electronics 10, no 12 (18 juin 2021) : 1468. http://dx.doi.org/10.3390/electronics10121468.
Texte intégralJiang, Jiawei, Chengkai Han, Wayne Xin Zhao et Jingyuan Wang. « PDFormer : Propagation Delay-Aware Dynamic Long-Range Transformer for Traffic Flow Prediction ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, no 4 (26 juin 2023) : 4365–73. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i4.25556.
Texte intégralBarthelemy, Marc, Bernard Gondran et Eric Guichard. « Spatial structure of the internet traffic ». Physica A : Statistical Mechanics and its Applications 319 (mars 2003) : 633–42. http://dx.doi.org/10.1016/s0378-4371(02)01382-1.
Texte intégralDu, Wen-Bo, Xing-Lian Zhou, Zhen Chen, Kai-Quan Cai et Xian-Bin Cao. « Traffic dynamics on coupled spatial networks ». Chaos, Solitons & ; Fractals 68 (novembre 2014) : 72–77. http://dx.doi.org/10.1016/j.chaos.2014.07.009.
Texte intégralNewell, Gordon F. « Comments on spatial models of traffic ». Transportation Research Part B : Methodological 27, no 3 (juin 1993) : 185–88. http://dx.doi.org/10.1016/0191-2615(93)90028-9.
Texte intégralYALÇIN, Güler. « SPATIAL ANALYSIS OF THE TRAFFIC ACCIDENTS FOR URBAN TRAFFIC MANAGEMENT ». INTERNATIONAL REFEREED JOURNAL OF ENGINEERING AND SCIENCES 2, no 3 (30 avril 2015) : 1. http://dx.doi.org/10.17366/uhmfd.2015310571.
Texte intégralXiao, Tianzheng, Huapu Lu, Jianyu Wang et Katrina Wang. « Predicting and Interpreting Spatial Accidents through MDLSTM ». International Journal of Environmental Research and Public Health 18, no 4 (3 février 2021) : 1430. http://dx.doi.org/10.3390/ijerph18041430.
Texte intégralYang, Yanfang, Jiandong Cao, Yong Qin, Limin Jia, Honghui Dong et Aomuhan Zhang. « Spatial correlation analysis of urban traffic state under a perspective of community detection ». International Journal of Modern Physics B 32, no 12 (3 mai 2018) : 1850150. http://dx.doi.org/10.1142/s0217979218501503.
Texte intégralXu, Chengcheng, Chen Wang, Wei Wang, Jie Bao et Menglin Yang. « Investigating Spatial Interdependence in E-Bike Choice Using Spatially Autoregressive Model ». PROMET - Traffic&Transportation 29, no 4 (28 août 2017) : 351–62. http://dx.doi.org/10.7307/ptt.v29i4.2144.
Texte intégralGao, Min, Yingmei Wei, Yuxiang Xie et Yitong Zhang. « Traffic Prediction with Self-Supervised Learning : A Heterogeneity-Aware Model for Urban Traffic Flow Prediction Based on Self-Supervised Learning ». Mathematics 12, no 9 (24 avril 2024) : 1290. http://dx.doi.org/10.3390/math12091290.
Texte intégralLac, C., R. P. Donnelly, V. Masson, S. Pal, S. Donier, S. Queguiner, G. Tanguy, L. Ammoura et 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, no 10 (25 octobre 2012) : 28155–93. http://dx.doi.org/10.5194/acpd-12-28155-2012.
Texte intégralYi, Ran, Yang Zhou, Xin Wang, Zhiyuan Liu, Xiaotian Li et Bin Ran. « Spatially Formulated Connected Automated Vehicle Trajectory Optimization with Infrastructure Assistance ». Journal of Advanced Transportation 2022 (20 mai 2022) : 1–15. http://dx.doi.org/10.1155/2022/6184790.
Texte intégralGe, Fengjian, Wanxu Chen, Yuanyuan Zeng et 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, no 7 (6 avril 2021) : 3828. http://dx.doi.org/10.3390/ijerph18073828.
Texte intégralYin, 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.
Texte intégralLian, Qingyun, Wei Sun et Wei Dong. « Hierarchical Spatial-Temporal Neural Network with Attention Mechanism for Traffic Flow Forecasting ». Applied Sciences 13, no 17 (28 août 2023) : 9729. http://dx.doi.org/10.3390/app13179729.
Texte intégralJiang, Wenhao, Yunpeng Xiao, Yanbing Liu, Qilie Liu et Zheng Li. « Bi-GRCN : A Spatio-Temporal Traffic Flow Prediction Model Based on Graph Neural Network ». Journal of Advanced Transportation 2022 (1 février 2022) : 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2022/5221362.
Texte intégralXu, Dong-wei, Yong-dong Wang, Li-min Jia, Gui-jun Zhang et 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.
Texte intégralZhang, Rui, Fei Xie, Jianjun Shi, Jing Zhao, Jiquan Yang et Xu Ling. « Spatial-Temporal Semantic Neural Network for Time Series Forecasting ». Journal of Physics : Conference Series 2203, no 1 (1 février 2022) : 012033. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2203/1/012033.
Texte intégralWu, Xiaoyun, et Cynthia Lum. « The practice of proactive traffic stops ». Policing : An International Journal 43, no 2 (26 novembre 2019) : 229–46. http://dx.doi.org/10.1108/pijpsm-06-2019-0089.
Texte intégralHan, Xing, Guowei Zhu, Ling Zhao, Ronghua Du, Yuhan Wang, Zhe Chen, Yang Liu et Silu He. « Ollivier–Ricci Curvature Based Spatio-Temporal Graph Neural Networks for Traffic Flow Forecasting ». Symmetry 15, no 5 (27 avril 2023) : 995. http://dx.doi.org/10.3390/sym15050995.
Texte intégralZhou, Junwei, Xizhong Qin, Yuanfeng Ding et Haodong Ma. « Spatial–Temporal Dynamic Graph Differential Equation Network for Traffic Flow Forecasting ». Mathematics 11, no 13 (26 juin 2023) : 2867. http://dx.doi.org/10.3390/math11132867.
Texte intégralIštoka Otković, Irena, Barbara Karleuša, Aleksandra Deluka-Tibljaš, Sanja Šurdonja et Mario Marušić. « Combining Traffic Microsimulation Modeling and Multi-Criteria Analysis for Sustainable Spatial-Traffic Planning ». Land 10, no 7 (24 juin 2021) : 666. http://dx.doi.org/10.3390/land10070666.
Texte intégralYu, Hongru, Shejun Deng, Caoye Lu, Yucheng Tang, Shijun Yu, Lu Liu et 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 août 2021) : 1–15. http://dx.doi.org/10.1155/2021/8380247.
Texte intégralLi, Y., Q. Zhao et 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 (2 juin 2022) : 537–43. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-xliii-b4-2022-537-2022.
Texte intégralZhou, Shaobo, Xiaodong Zang, Junheng Yang, Wanying Chen, Jiahao Li et Shuyi Chen. « Modelling the Coupling Relationship between Urban Road Spatial Structure and Traffic Flow ». Sustainability 15, no 14 (17 juillet 2023) : 11142. http://dx.doi.org/10.3390/su151411142.
Texte intégralChen, Renyi, et Huaxiong Yao. « Hybrid Graph Models for Traffic Prediction ». Applied Sciences 13, no 15 (27 juillet 2023) : 8673. http://dx.doi.org/10.3390/app13158673.
Texte intégralZhang, Xiao Na, Ming Yao, Feng Zhu et Jie Ni. « Traffic Image Segmentation Based on Gaussian Mixture Model with Spatial Information and Sampling ». Applied Mechanics and Materials 380-384 (août 2013) : 3702–5. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.380-384.3702.
Texte intégralZeng, Hui, Chaojie Jiang, Yuanchun Lan, Xiaohui Huang, Junyang Wang et Xinhua Yuan. « Long Short-Term Fusion Spatial-Temporal Graph Convolutional Networks for Traffic Flow Forecasting ». Electronics 12, no 1 (3 janvier 2023) : 238. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12010238.
Texte intégralWang, Beibei, Youfang Lin, Shengnan Guo et 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, no 5 (18 mai 2021) : 4402–9. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i5.16566.
Texte intégralCui, Jiaxing, Ruihao Li, Lingyu Zhang et Ying Jing. « Spatially Illustrating Leisure Agriculture : Empirical Evidence from Picking Orchards in China ». Land 10, no 6 (13 juin 2021) : 631. http://dx.doi.org/10.3390/land10060631.
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