Transformador ligero e interpretable para predicción de tráfico
Nuevo modelo de transformador ligero e interpretable para pronóstico de tráfico. Reduce parámetros drásticamente con desenrollado de ADMM y grafos mixtos.
#predicción de tráfico
Estudio sistemático de profundidad en STGCN para predicción de tráfico
¿Cuántos bloques necesita un STGCN? Un solo bloque predice tráfico con precisión similar y 61% menos latencia que el estándar de 2 bloques. Eficiencia para ITS.
De lo grueso a lo fino: Gestión de granularidad temporal para predicción de tráfico
Aprende cómo STRP resuelve el desajuste de granularidad temporal para predicciones de tráfico precisas con bajo costo de almacenamiento.
Selección de nuevos puntos de medición para diversificar patrones de tráfico
Descubre cómo elegir nuevas ubicaciones de medición basándose en la diversidad de patrones de tráfico mejora la estimación del volumen total en ciudades. Evaluación real con resultados.
DRAN: Red Adaptativa de Distribución y Relaciones Espacio-Temporales
DRAN se adapta dinámicamente a cambios en distribuciones y relaciones espacio-temporales, superando métodos tradicionales en predicción de tráfico y clima. ¡Mejora tus pronósticos!