论文笔记：Learning Traffic as Images: A Deep Convolutional Neural Network for Large Scale Transportation

2017 センサー

CNN+ トラフィック予測

 1 トラフィック マトリックスの抽出

• x 軸と y 軸は、それぞれマトリックスの時間と空間です。
• トラフィック マトリックスのチャネル数は 1

2 CNNによる予測

3 実験パート

3.1 トラフィック マトリックスの視覚化

 3.2 異なる CNN フレームワークと対応する精度