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Connected Vehicles Traffic Prediction (eBook)

Emerging GNN Methods
eBook Download: PDF
2025 | 1. Auflage
IX, 180 Seiten
Springer-Verlag
978-3-031-84548-2 (ISBN)

Lese- und Medienproben

Connected Vehicles Traffic Prediction -  Quan Shi,  Yinxin Bao,  Qinqin Shen,  Zhenquan Shi,  Ruifeng Gao
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This book delves into the problems and challenges faced in achieving improved performance in connected vehicles traffic flow prediction in intelligent connected transportation systems and provides an in-depth analysis of spatial-temporal feature extraction, global local spatial feature extraction, and fusion of external factors. The book is divided into ten chapters, and the introductory section presents the history of the development of artificial intelligence and graph neural networks in the context of connected vehicles, related work on prediction of connected traffic, and preliminary knowledge. Chapter 2 to 9 present eight prediction methods in the context of connected traffic, respectively. Each section includes an introduction to the problem definition, model architecture, experimental setup, and discussion of results, as well as references. The last section summarizes the contributions of the book and future challenges.




Erscheint lt. Verlag 29.4.2025
Reihe/Serie Wireless Networks
Zusatzinfo IX, 180 p. 108 illus., 90 illus. in color.
Sprache englisch
Themenwelt Informatik Theorie / Studium Künstliche Intelligenz / Robotik
Technik Bauwesen
Technik Elektrotechnik / Energietechnik
Technik Nachrichtentechnik
Schlagworte Artificial Intelligence • Connected Vehicles • graph convolutional network • Intelligent Transportation System • Spatial correlation • traffic prediction • vehicular communications
ISBN-10 3-031-84548-X / 303184548X
ISBN-13 978-3-031-84548-2 / 9783031845482
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