Zobrazeno 1 - 10
of 119
pro vyhledávání: '"spatial–temporal prediction"'
Publikováno v:
Complex & Intelligent Systems, Vol 11, Iss 1, Pp 1-15 (2024)
Abstract Traffic density is a crucial indicator for evaluating the level of service, as it directly reflects the degree of road congestion and driving comfort. However, accurately predicting real-time traffic density has been a significant challenge
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/2ca9ddc012654beb8fd5e334336998cc
Publikováno v:
International Journal of Electrical Power & Energy Systems, Vol 160, Iss , Pp 110125- (2024)
Effective utilization of spatial–temporal information can improve the accuracy of ultra-short-term prediction of power generation from distributed photovoltaic (PV) stations in the region. This paper introduces an ultra-short-term spatial–tempora
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/2b78089bfbad43adb363c415c6aa3116
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Applied Sciences, Vol 13, Iss 17, p 9651 (2023)
Spatial–temporal prediction is an important part of a great number of applications, such as urban traffic control, urban traffic management, and urban traffic planning. However, real-world spatial–temporal data often have complex patterns, so it
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/1b38751bc26948b884604f3ce4e5a1ee
Publikováno v:
Remote Sensing, Vol 15, Iss 13, p 3285 (2023)
The timely and accurate mapping of crops over large areas is essential for alleviating food crises and formulating agricultural policies. However, most existing classical crop mapping methods usually require the whole-year historical time-series data
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/0c41805651444fe9a006ecb0050ac443
Publikováno v:
Frontiers in Plant Science, Vol 13 (2022)
Forest succession analysis can predict forest change trends in the study area, which provides an important basis for other studies. Remote sensing is a recognized and effective tool in forestry succession analysis. Many forest modeling studies use st
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/e96ffbbb34204503a88bd7a784a003b5
Publikováno v:
Mathematics, Vol 11, Iss 6, p 1330 (2023)
Spatial-temporal sequence prediction is one of the hottest topics in the field of deep learning due to its wide range of potential applications in video-like data processing, specifically weather forecasting. Since most spatial-temporal observations
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/332c4b30031a4f1c860c244eb4dab250