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基于门控循环网络时空关联的交通事故预测模型
交通运输工程·土木工程 | 更新时间：2025-05-26

    • 基于门控循环网络时空关联的交通事故预测模型

    • Traffic accident anticipation baed on spatial-temporal relational learning and convolutional gated recurrent network

    • “在交通事故风险预测领域，研究者提出了结合ViT、GRU和MLP-Mixer的模型GST，有效预测事故概率并提前预警，为道路安全驾驶提供帮助。”
    • 吉林大学学报（工学版）   2025年55卷第3期 页码：954-962
    • 作者机构：

      1.长春理工大学 物理学院， 长春 130012

      2.温州理工学院 建筑与能源工程学院，浙江 温州 325035

    • 作者简介：

      江晟（1985-），男，副教授，博士.研究方向：多维智能感知与协同控制.E-mail：js1985_cust@163.com

      夏淼磊（1986-），男，讲师，硕士.研究方向：智能交通系统.E-mail：240654931@qq.com

    • 基金信息：
      吉林省科技发展计划重点研发项目(20210203214SF);温州市级科技计划项目(2021R0106)

    • DOI：10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20231228    

      中图分类号： TP301.6

    • 收稿：2023-11-09，

      纸质出版：2025-03-01

    移动端阅览

  • 江晟,王祎笛,谢睿麟等.基于门控循环网络时空关联的交通事故预测模型[J].吉林大学学报（工学版）,2025,55(03):954-962. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20231228.

    JIANG Sheng,WANG Yi-di,XIE Rui-lin,et al.Traffic accident anticipation baed on spatial-temporal relational learning and convolutional gated recurrent network[J].Journal of Jilin University(Engineering and Technology Edition),2025,55(03):954-962. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20231228.

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