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Deep-Semi-Supervised-GPS-Transport-Mode
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2021-05-25
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深度半监督GPS传输模式 概括 根据,这是论文的代码存储库,该论文的标题为“使用GPS轨迹数据识别运输模式的半监督深度学习方法”,该论文已发布给IEEE知识和数据工程事务,这是数据挖掘和分析的第二大场所。 如果您对此工作感兴趣并使用这些材料,请引用以下论文: (1)达比里,新浪等。 “使用GPS轨迹数据识别交通模式的半监督深度学习方法。” IEEE知识和数据工程交易(2019)。 (2) Dabiri,Sina和Kevin Heaslip。 “使用卷积神经网络从GPS轨迹推断运输方式。” 交通运输研究C部分:新兴技术86(2018):360-371。 摘要如下:“识别旅行者的运输方式是解决运输领域中出现的各种问题(例如旅行需求分析,运输计划和交通管理)的基本步骤。在本文中,我们旨在识别用户的纯粹基于GPS轨迹的交通模式,大多数研究都提出了基于手工特征的模式推断模型,这些模型可能会受
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Deep-Semi-Supervised-GPS-Transport-Mode-master.zip (11个子文件)
Deep-Semi-Supervised-GPS-Transport-Mode-master
2_Label_Trajectory_All.py 5KB
2-Conv-Semi-2-Steps.py 21KB
2_DL_Data_Creation.py 8KB
2_Instance_Creation.py 13KB
README.md 5KB
2-Conv-Semi-AE+Cls.py 24KB
2-CNN-TF.py 10KB
2_CNN-Keras.py 3KB
2-HandCrafted_Features.py 9KB
2-Conv-Semi-Layer-Wise.py 17KB
2-Conv-Semi-Pseudo-Label.py 25KB
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WiwiChow
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