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A dynamic graph deep learning model with multivariate empirical mode decomposition for network‐wide metro passenger flow prediction

Autor(en): (School of Transportation and Logistics Southwest Jiaotong University Chengdu China)
(Department of Civil and Environmental Engineering University of Wisconsin–Madison Wisconsin Madison USA)
(School of Transportation and Logistics Southwest Jiaotong University Chengdu China)
(School of Rail Transportation Soochow University Soochow China)
(School of Transportation and Logistics Southwest Jiaotong University Chengdu China)
(School of Transportation and Logistics Southwest Jiaotong University Chengdu China)
Medium: Fachartikel
Sprache(n): Englisch
Veröffentlicht in: Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering
DOI: 10.1111/mice.13214
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  • Über diese
    Datenseite
  • Reference-ID
    10784694
  • Veröffentlicht am:
    20.06.2024
  • Geändert am:
    20.06.2024
 
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