{“状态”:“确定”,“消息类型”:“工作”,“信息版本”:“1.0.0”,“邮件”:{“索引”:{“日期-部件”:[[2024,5,8]],“日期-时间”:“2024-05-08T06:32:19Z”,“时间戳”:17151499310},“引用-计数”:39,“发布者”:“Elsevier BV”,“许可证”:[{“开始”:“日期-零件”:[[2024,5,1]],”日期-时间“:”2024-05-01T00:00:00Z“,”timestamp“:1714521600000},”content-version“:“tdm”,“delay-in-days”:0,“URL”:“https:\/\/www.elsevier.com//tdm\/userlicense\/1.0\/”},{“start”:{“date-parts”:[[2024,5,1]],“date-time”:“2024-05-01T00:00:00Z”,“timestamp”:1714521600000},“content-version”:“stm-asf”,“delay-in-days”:“0”,“URL“https:\\/doi.org\/10.15223\/policy-017“},{“start”:{“date-parts”:[[2024,5,1]],“date-time”:“2024-05-01T00:00:00Z”,“时间戳”:1714521600000},“内容版本”:“stm-asf”,“延迟天数”:0,“URL”:“https://doi.org/10.15223\/policy-037”},{“开始”:{“日期部分”:[[2024,5,1]],“日期时间”:“2024-05-01T00:00:00Z”,“时间戳”:1714521600000},“内容版本”:“stm-asf”,“延迟天数”:0,“URL”:“https://doi.org/10.15223\/policy-012”},{“开始”:{“日期部分”:[[2024,5,1]],“date-time”:“2024-05-01T00:00:00Z”,“timestamp”:1714521600000},“content-version”:“stm-asf”,“delay-in-days”:0,“URL”:“https:\/\/doi.org\/10.15223\/policy-029”},{“start”:{“date-parts”:[[2024,5,1]],“datetime”:“204-05-01T00:00Z”,asf“,”delay-in-days“:0,”URL“:”https:\/\/doi.org\/10.15223\/policy-004“}],“资助者”:[{“DOI”:“10.13039\/501100001809”,“名称”:“国家自然科学基金”,“DOI-asserted-by”:“publisher”}],“内容域”:{“域”:[“elsevier.com”,“sciencedirect.com”],“crossmark-restriction”:true},“short-container-title”:[”信息融合“],“published-print”:{“date-parts”:[2024,5]},”DOI“:“10.1016\/j.inffus.2024.102229”,“type”:“journal-article”,“created”:{“date-parts”:[[2024,1,5]],“date-time”:“2024-01-05T08:58:33Z”,“timestamp”:1704445113000},“page”:”102229“,”update-policy“:”http://\/dx.doi.org\/10.1016\/elsevier_cm_policy“”:[“TC-GCN:用于交通量预测的三重交叉关注和图卷积网络”],“前缀”:“10.1016”,“卷”:“105”,“作者”:[{“给定”:“雷”,“家族”:“王”,“序列”:“第一”,“从属关系”:[]},{“给出”:“德克”,“家庭”:“郭”,“顺序”:“附加”,“隶属关系”:[]}“”:false,“给定”:“华明”,“家族”:“吴”,“序列”:“附加”,“隶属关系”:[]},{“给定”:“科秋”,“家族”:“李”,“序列”:“附加”,“隶属关系”:[]},{“给定”:“伟”,“家族”:“余”,“序列”:“附加”,“隶属关系”:[]}],“成员”:“78”,“引用”:[{“issue”:“1”,“key”:“10.1016\/j.infus.202102229_b1”,“doi由“:”crossref“,”首页“断言:“63”,“DOI”:“10.1007\/s41019-020-00151-z”,“article-title”:“交通预测调查:从时空数据到智能交通”,“volume”:“6”,“author”:“Yuan”,“year”:“2021”,“journal-title“:”data Sci.Eng.“},{“key”:”10.1016\/j.inffus.2024.102229_b2“,”first page“:”17804“,”article-title“:“交通预测自适应图卷积递归网络”,“卷”:“第33卷”,“作者”:“白”,“年”:“2020”},{“问题”:“1”,“关键”:“10.1016\/j.inffus.2024.102229_b3”,“首页”:“18”,“文章标题”:“城市交通网络动态建模及其出行行为分析”,“数量”:“2”,“作家”:“黄”,“年份”:“2005”,“journal-title”:“Chin.J.Manag.”},{“key”:“10.1016\/J.inffus.2024.102229_b4”,“series-tile”:“用S-PLUS\u00ae建模金融时间序列”,“首页”:“385”,“article-title“:多元时间序列的向量自回归模型”,“author”:“Zivot”,“year”:“2006”}、{“key”:参考“,“非结构化”:“Y.Wang,J.Zhang,H.Zhu,M.Long,J.Wang,P.S.Yu,记忆中的记忆:用于从时空动力学学习高阶非平稳性的预测神经网络,收录于:IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集,2019,pp.9154\u20139162.”,“DOI”:“10.1109\/CVPR.2019.00937”},{“issue”:“1”,“key”:“10.1016\/j.inffus.2024.102229_b6”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“doi”:“101080\/23311916.2021.2010510”,《文章标题》:“交通流预测模型\u2013A深度学习技术综述”,“卷”:“9”,“作者”:“Kashyap”,“年份”:“2022”,“期刊标题”:“Cogent Eng.”},{“key“10.1016”:“j.inffus.2024.102229_b“,”doi-asserted-by“:“crossref”,“DOI”:“10.1016\/j.knosys.2022.109985”,“article-title”:“STHGCN:基于高阶图卷积网络的时空预测框架”,“volume”:“258”,“author”:“Wang”,“year”:“2022”,“journal-title“:“Knowl.-based Syst.”},{“key”::“递归神经网络监督序列标记”,“首页”:“37”,“文章标题”:“长短期记忆”,“作者”:“格雷夫斯”,“年份”:“2012”},{“问题”:“4”,“密钥”:“10.1016\/j.inffus.2024.102229_b9”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“第一页”::“时空数据挖掘:问题和方法的调查”,“卷”:“51”,“作者”:“Atluri”,“年份”:“2018”,“期刊标题”:“ACM Compute.Surv.”},{“key”:“10.1016\/j.inffus.2024.102229_b10”,“series-title”:“扩散卷积递归神经网络:数据驱动流量预测”,“author”:“Li”,“year”:“2017”}、{“key”:“10.1016\/j.inffus.2024.102229_b11”,“series-title”:“时空图卷积网络:交通预测的深度学习框架”,“author”:“Yu”,“year”:“2017”},{“key”:“10.116\/j.inffus.2024.10229_b12”,“series-title”:”用于交通流预测的时空变换网络“,”author:“Xu”,”year“:“2020”}、{“issue”:“2”,“key”:“10.1016\/j.inffus.2024.102229_b13”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“first page”:”153“,“doi”:“101111\/j.1467-9892.1990.tb00048.x”,“article-title”:“ARIMA模型分类的距离度量”,“volume”::“11”,“author”:“Piccolo”,“year”:“1990”,“journal-title“:”j.Time-Ser.Anal.“},{”key“10.1016-/j.in”ffus.2024.102229_b14“,“系列时间”:“2021 IEEE第17届国际自动化科学与工程会议”,“首页”:“1515”,“文章标题”:“基于变压器的地铁客流时空融合网络预测”,“作者”:“张”,“年份”:“2022”},{“问题”:“6”,“关键”:“10.1016\/j.inffus.2024.102229_b15”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“第一页”:”445“doi”:“10.1504\/IJETM.2023.134326”,“article-title”:“基于梯度提升回归树算法的花园空气污染源定位方法”,“volume”:“26”,“author”:“Huang”,“year”:“2023”,“journal-title“:”Int.J.Environ.Technol.Manag.“},{“issue”:“2”,“key”:”10.1016\/J.inffus.2024.102229_b16“,”doi-asserted-by“:”crossref“,“first-pages”:“1417”,“DOI”:“10.3233\/JIFS-179916”,“文章标题”:“基于多元线性回归模型预测城市短期交通流量”,“卷”:“39”,“作者”:“Li”,“年份”:“2020”,“期刊标题”:“J.Intell.Fuzzy Systems”},{“key”:“10.1016\/J.infus.202102229_b17”,“DOI断言者”:“crossref”,“DOI”:“10.1155\/2017\/7164790”,“文章标题”:“使用实时交通和POI进行土地利用对交通拥堵的影响分析”,“卷”:“2017年”,“作者”:“张”,“年份”:“17年”,《期刊标题》:“J.Adv.Transp.”},{“关键”:“10.1016\/J.inffus.2024.102229_b18”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“首页”:“111”,“doi”:“101007\/s1174-011-1192-6”,“文章标题”:“使用大规模出租车轨迹预测城市人口流动性及其应用”,“卷”:“6”,“作者”:“李”,“年份”:“2012年”,“期刊标题”:“前沿计算科学”},{“关键”:“10.1016\/j.inffus.2024.102229_b19”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“非结构化”:“j.Zhang,Y.Zheng,D。Qi,《用于城市人群流量预测的深时空剩余网络》,载:《AAAI人工智能会议论文集》,第31卷,第1期,2017年article-title“:基于卷积和递归神经网络的城市环境混合交通预测模型”,“volume”:“68”,“author”:“Shepelev”,“year”:“2023”,“journal-title”:“Transp。Res.Procedia“},{“key”:“10.1016\/j.inffus.2024.102229_b21”,“series-title”:“2023年第四届智能电子与通信国际会议”,“首页”:“1191”,《article-title》:“智能交通监控的有效交通模型,为自动车辆监控系统启用深度RNN算法”,“author”:“Leelavathy”,“year”:“2023“},{”key“:”10.1016\/j.inffus.2024.102229_b22“,”series-title“:”时间序列预测的深度变换模型:流感流行病例“,”author“:”Wu“,”year“:”2020“}”,{“issue”:“4”,“key”:“10.1016\/j.inffus.2024.102229_b23”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“first page”:”818“,”doi“:”10.3390\/s17040818“”,“article-title”:“将交通作为图像学习:用于大规模交通网络速度预测的深度卷积神经网络“,”卷“:”17“,”作者“:”马“,”年“:”2017“,”日志标题“:”传感器“},{“问题”:“4”,“关键”:“10.1016\/j.inffus.2024.102229_b24”,”doi-asserted-by“:”crossref“,”首页“:”1748“,”doi“:”10.1016\/j.ijforecast.2021.03.012“,”article-title“:“用于可解释多水平时间序列预测的时间融合变压器”,“卷”:“37”,“作者”:“Lim”,“年份”:“2021”,“期刊标题”:“国际期刊预测”。“},{”key“:”10.1016\/j.inffus.2024.102229_b25“,”series-title“:“神经信息处理国际会议”,”首页“:”362“,”article-title“:”图卷积递归网络的结构化序列建模“,”author“:”Seo“,”year“:”2018“}”,{“issue”:“1”,“key”:“10.1016\/j.inffus.2024.102229_526”,“首页”:“”1“,”“article-title”:“用于流量预测的动态图卷积递归网络:基准与解决方案“,”卷“:”17“,”作者“:”李“,”年份“:”2023“,”期刊标题“:”ACM Trans。知识。发现。数据“},{“key”:“10.1016\/j.inffus.2024.102229_b27”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“doi”:“101016\/j.trc.2021.103466”,“article-title”:“DDP-GCN:时空流量预测的多粒度卷积网络”,“volume”:”134“,”author“:”Lee“,”year“2022”,“journal-title“:”Transp.Res.C“}.2024.102229_b28“,”series-title“:“2016年中国自动化协会第三十一届青年学术年会”,“首页”:“324”,“文章标题”:“使用LSTM和GRU神经网络方法进行交通流预测”,“作者”:“傅”,“年份”:“2016”},{“问题”:“9”,“关键”:“10.1016\/j.inffus.2024.102229_b29”,”doi-asserted-by“交叉引用”,“第一页”:”16137“doi”:“10.1109\/TITS.2022.3148105“,”article-title“:”基于时空图卷积网络的层次交通流预测“,”volume“:”23“,”author“:”Wang“,”year“:”2022“,”journal-title”:“IEEE Trans。智力。运输。系统。“},{”key“:”10.1016\/j.inffus.2024.102229_b30“,”article-title“:”具有快速局部化谱滤波的图上的卷积神经网络“,”volume“:“vol.29”,”author“:”Defferrard“,”year“:”2016“}”,{“issue”:“9”,“key”:“10.1016\/j.inpfus.2024.2229_531”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“first page”:”3848“,”doi“:”101109\/TITS.2019 9.2935152“,”文章标题“:”T-GCN:一个用于流量预测的时间图卷积网络“,”卷“:”21“,”作者“:”赵“,”年份“:”2019“,”期刊标题“:”IEEE Trans。智力。运输。系统。“},{”key“:”10.1016\/j.inffus.2024.102229_b32“,”series-title“:”深度时空图形建模的图形小波网“,”author“:”Wu“,”year“:”2019“}、{”issue“:”3“,”key”:“10.1016\/j.inffus.2024.102229_533”,”doi-asserted-by“:”crossref“,”first page“:“199”,”doi“:”101023\/B:STCO.0000035301.49549.88“,”article le-title“:”支持向量回归教程”,“volume”:“14”,“author”:“Smola”,“year”:“2004”,“journal-title”:“Stat.Comput”。“},{”issue“:”3“,”key“:”10.1016\/j.inffus.2024.102229_b34“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”first-page“:”331“,”doi“:”101111\/j.1468-008.41.x“,”article-title“:”预测组合拼图的简单解释“,”volume“:“71”,“author”:“Smith”,“year”:“2009”,“journal-title”:“Oxf.Bull.Econ.Stat.”},}“键“:”10.1016\/j.inffus.2024.102229_b35“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”H.Zhou,S.Zhang,j.Peng,S.Zhang,j.Li,H.Xiong,W.Zhang“,Informer:长序列时间序列预测的超越有效变压器,摘自:《AAAI人工智能会议论文集》,第35卷,第12期,2021年,第11106\u201311115页。“,doi”:“10.1609\/aaai.v35i12.17325“},{“key”:“10.1016\/j.inffus.2024.102229_b36”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“doi”:“101016\/j.physa.2021.126736”,“article-title”:“基于自动时空多图对抗性神经网络的流量预测”,“volume”:”590“author”:“Wang”,“year”:“2022”,“journal-title“:”Physica A“}”,{10.1016\/j.inffus.2024.102229_b37“,“series-title”:“图卷积网络的半监督分类”,“author”:“Kipf”,“year”:“2016”},{“key”:“10.1016\/j.inffus.2024.102229_538”,“series-title”:”关于神经机器翻译的性质:编码器-解码器方法“,”author“:”Cho“,”year“:”2014“},”{“密钥”:“”10.1016\/j.inffus.2024.102229_b39“,“series-title”:“欧洲信息检索会议”,“首页”:“45”,“文章标题”:“多领域分类数据的深度学习”,“作者”:“张”,“年份”:“2016”}],“容器标题”:[“信息融合”],“原文标题”:[],“语言”:“en”,“链接”:[{“URL”:“https:\/\/api.elsevier.com/content\/article\/PII:S1566253524000071?httpAccept=text\/xml“,”content-type“:”text\/.xml“,”content-version“:”vor“,”intended-application“:”text-mining“},{“URL”:“https:\/\/api.elsevier.com/content\/article\/PII:S1566253524000071?httpAccept1=text\/plain“,”内容类型“:”文本\/plaine“,”content-version”:“vor”,“intended_application”:“text-mining”}],“存放”:{“日期部分”:[[2024,2,3]],“日期-时间”:“2024-02-03T19:43:36Z”,“时间戳”:1706989416000},“分数”:1,“资源”:{“主要”:{“URL”:“https://linkinghub.elsevier.com/retrieve\\/pii\\S1566253524000071”},“副标题”:[],“短标题”:[],“已发布”:{“日期部分”:[[2024,5]]},“引用次数”:39,“备选id”:[“S1566253524000071”],“URL”:“http://\/dx.doi.org\/10.1016\/j.inffus.2024.102229“,”关系“:{},”ISSN“:[”1566-2535“],”ISSN-type“:[{”value“:”1566-2555“,”type“:”print“}],”主题“:[],”published“:{”date-parts“:[2024,5]]},“assertion”:[{“value”:“Elsevier”,“name”:“publisher”,“label”:“此文章由”},{维护“值”:“TC-GCN:用于流量预测的三重交叉关注和图卷积网络“,”name“:”articletitle“,”label“:”Article Title“},”{“value”:“Information Fusion”,”name”:“journaltitle”,”lable“:”Journal Title”},{“value”:“https:\\/doi.org\/10.1016\/j.inffus.2024.102229”,“name”:”articelink“,”标签“:”CrossRef DOI链接到出版商维护的版本“},{“value”:“article”,“name”:“content_type”,“label”:“content-type”},}“values”:“\u00a9 2024 Elsevier B.V.保留所有权利。”,“名称”:“版权”,“标签”:“copyright”}],“文章编号”:“102229”}}