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

Auteur(s): (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)
Médium: article de revue
Langue(s): anglais
Publié dans: Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, , n. 17, v. 39
Page(s): 2596-2618
DOI: 10.1111/mice.13214
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  • Informations
    sur cette fiche
  • Reference-ID
    10784694
  • Publié(e) le:
    20.06.2024
  • Modifié(e) le:
    20.09.2024
 
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