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Ergebnisse für “Spatiotemporal”
Forschung

<span>GeoAI-Analyse enthüllt spatiotemporale Verkehrsheterogenität in Städten</span> <p>Städtische Verkehrsströme entstehen aus einer komplexen, nichtlinearen Wechselwirkung zwischen der räumlichen Anordnung von Nutzungen und der zeitlich variierenden Mobilitätsnachfrage. Traditionelle globale Regressions- und Zeitreihenmodelle sind nicht in der Lage, diese vielschichtigen Dynamiken gleichzeitig zu erfassen.</p> <p>Um dem gerecht zu werden, präsentiert die Studie ein GeoAI-Hybrid-Analysemodell, das die Meth
arXiv – cs.AI
Forschung

<h1>Neues Modell verbessert Verkehrsprognosen durch Einbeziehung von Unfällen</h1> <p>In den letzten Jahren haben sich tiefenlernende Graph-Neural-Network-Methoden zu einem zentralen Werkzeug für die Verkehrsprognose entwickelt. Dabei konzentrieren sich die meisten Ansätze ausschließlich auf die Analyse von historischen Verkehrsströmen, vernachlässigen jedoch die erheblichen Störungen, die plötzlich auftretende Ereignisse wie Unfälle oder schlechtes Wetter verursachen.</p> <p>Um dieses Problem zu lösen, ste
arXiv – cs.LG