ST-LSTM: A Deep Learning Approach Combined Spatio-Temporal Features for Short-Term Forecast in Rail Transit
المؤلفون المشاركون
Tang, Qicheng
Yang, Mengning
Yang, Ying
المصدر
Journal of Advanced Transportation
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-02-06
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The short-term forecast of rail transit is one of the most essential issues in urban intelligent transportation system (ITS).
Accurate forecast result can provide support for the forewarning of flow outburst and enables passengers to make an appropriate travel plan.
Therefore, it is significant to develop a more accurate forecast model.
Long short-term memory (LSTM) network has been proved to be effective on data with temporal features.
However, it cannot process the correlation between time and space in rail transit.
As a result, a novel forecast model combining spatio-temporal features based on LSTM network (ST-LSTM) is proposed.
Different from other forecast methods, ST-LSTM network uses a new method to extract spatio-temporal features from the data and combines them together as the input.
Compared with other conventional models, ST-LSTM network can achieve a better performance in experiments.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Tang, Qicheng& Yang, Mengning& Yang, Ying. 2019. ST-LSTM: A Deep Learning Approach Combined Spatio-Temporal Features for Short-Term Forecast in Rail Transit. Journal of Advanced Transportation،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1170162
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Tang, Qicheng…[et al.]. ST-LSTM: A Deep Learning Approach Combined Spatio-Temporal Features for Short-Term Forecast in Rail Transit. Journal of Advanced Transportation No. 2019 (2019), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1170162
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Tang, Qicheng& Yang, Mengning& Yang, Ying. ST-LSTM: A Deep Learning Approach Combined Spatio-Temporal Features for Short-Term Forecast in Rail Transit. Journal of Advanced Transportation. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1170162
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1170162
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر