时空视图学习支持的城市交通数据缺失补全与短期预测

doi:10.11947/j.AGCS.2024.20230304.

测绘学报 ›› 2024, Vol. 53 ›› Issue (10): 2037-2037.doi: 10.11947/j.AGCS.2024.20230304.

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时空视图学习支持的城市交通数据缺失补全与短期预测

王培晓¹^,²()

^1.中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室，北京　100101
^2.武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室，湖北　武汉　430079

收稿日期:2023-07-21 发布日期:2024-11-26
作者简介:王培晓（1994—），男，2023年6月毕业于武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室，获理学博士学位（指导教师：张彤教授），研究方向为时空数据分析及预测。
WANG Peixiao (1994—), male, received his PhD degree from State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University, majors in spatiotemporal analysis and prediction. E-mail: wpx@lreis.ac.cn
基金资助:
国家重点研发计划(2022YFB3904102);国家博士后创新人才支持计划(BX20230360);中国博士后面上项目(2023M743454);国家自然科学基金(42401524)

Missing imputation and short-term prediction of urban traffic flow based on spatiotemporal view learning

Peixiao WANG¹^,²()

^1.State Key Lab of Resources and Environmental Information System, Institute of Geographical Sciences and Natural Resources Research, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China
^2.State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University, Wuhan 430079, China

Received:2023-07-21 Published:2024-11-26

摘要/Abstract

中图分类号:

P208

王培晓. 时空视图学习支持的城市交通数据缺失补全与短期预测[J]. 测绘学报, 2024, 53(10): 2037-2037.

Peixiao WANG. Missing imputation and short-term prediction of urban traffic flow based on spatiotemporal view learning[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 2024, 53(10): 2037-2037.

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时空视图学习支持的城市交通数据缺失补全与短期预测

Missing imputation and short-term prediction of urban traffic flow based on spatiotemporal view learning

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