一种基于ST-GraphSAGE模型的交通流量预测方法

随着城市现代化的发展,交通问题(交通拥堵、交通事故等)已变成许多城市需要解决的重点问题之一。交通流预测是交通运输领域的重要研究方向,它对于提高道路网运行效率、缓解城市交通拥堵、减少交通环境污染等方面具有重要意义。随着城市化进程的加速和机动车保有量的增加,城市交通问题日益突出,而交通流预测可以为城市交通管理提供科学依据,从而有效缓解城市交通压力。

一种基于STGCN-GRU模型的交通流量预测

城市扩张意味着大城市交通流量的高速增长。交通流量预测在交通智能系统中发挥着重要作用,通过准确预测交通流量,交通智能系统可以更好地优化交通管理和提供出行服务以及实现实时交通监控和调度。交通流量预测方法的研究已经从传统的统计模型和机器学习模型转到深度学习模型。

一种基于图学习的异常轨迹检测模型

随着人工智能技术和传感器技术(如GPS)的普及,移动轨迹数据(如车辆轨迹数据)以前所未有的规模产生,轨迹数据包括了交通出行的时间和位置信息,反映了各种各样的交通模式和出行特征。对轨迹数据进行分析已经成为一个热门的研究领域,它有着广泛的应用基础,如交通流量预测、地图匹配、轨迹相似性计算和轨迹出行方式识别等应用。

贵州省特色农产品产业价值链延伸研究--以牛场镇蛋鸡产业发展为例

采用过程追踪法对贵州省织金县牛场镇“无抗”蛋鸡这一山地特色农业进行价值链的案例分析。研究表明,这一山地特色农业发展动力源于技术创新和机械化生产,但该产业中“无抗”鸡蛋等特色农产品价值链存在生产模式不完善、加工活动缺乏、物流系统不健全、品牌建设活动滞后、市场营销体系陈旧等困境。提出引进龙头企业发挥特色农产品差异化竞争优势开拓市场、推动产业集聚促进蛋鸡产业融合、利用品牌效应拉升特色农产品附加值、利用技术红利提升劳动生产效率、搭建智慧平台强化信息掌握等对策建议,为继续实现发展成果与农户共享奠定基础。