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• 100 __ |a 20240801d2024 ekmy0chiy50 ea

• 101 0_ |a chi

• 200 0_ |a 基于人工智能的城市轨道交通短时客流预测 |f 张金雷, 杨立兴, 高自友著

• 210 __ |c 清华大学出版社 |d 2023

• 215 __ |a 236页, [14] 页图版

• 330 __ |a 本书以作者及其团队多年来研究的城市轨道交通短时客流预测基础理论和算法为基础, 深入细致地阐述了城市轨道交通短时客流预测面临的一系列数据、模型、管理需求等问题, 提出了相关的机器学习和深度学习模型与算法, 是作者及团队近年来一系列研究成果的体现。本书主要内容包括城市轨道交通常态与非常态场景下车站级和网络级短时进站流预测、短时OD流预测、短时断面流预测、以轨道交通为骨干的多模式交通短时客流预测、基于计算机视觉的轨道交通站内关键设施处短时客流预测。

• 333 __ |a 本书主要面向从事城市轨道交通运营管理的科研人员, 广大从事交通大数据分析、机器学习或深度学习的专业人员, 从事高等教学的相关教师, 高等院校的在读学生及相关领域的广大科研人员, 可作为各高等院校交通运输、交通工程等专业的本科生和研究生教材

• 606 0_ |a 城市铁路 |x 轨道交通 |x 轨道交通

• 690 __ |a U293.13